MLWAF 프로젝트

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프로젝트 설명

Nginx event driven/async IO 구조를 이용한 ML endpoint rest API 호출 및 MySQL DB Insert를 통한 고성능 방화벽 구현

개발 환경

설치 방법

이 프로젝트를 설치하기 위해서는 다음 단계를 따라야 합니다:

1. Git 저장소를 클론합니다: git clone [repository-url]
2. 필요한 환경 변수 파일(.env)을 설정합니다.

• dash.env, waf.env, db.env 파일을 만들어서 환경변수를 설정해줍니다.

3. Docker를 사용하여 컨테이너를 구축 및 실행합니다: docker-compose up 또는 docker-compose up -d를 터미널에 입력합니다.

AWS endpoint URL이 필수적으로 필요합니다

사용 방법

이 프로젝트를 사용하기 위한 단계는 다음과 같습니다:

1. 웹 대시보드를 통해 사용자 인터페이스에 접근합니다.
2. 필요한 설정을 조정하고 프로젝트를 시작합니다.
3. 로그 및 보안 관련 데이터를 모니터링합니다.
4. AWS Endpoint를 호출하기 위해서는 WAF.env 파일에 aws api 정보를 입력한다

예시)

• AWS_HOST= {your sagemaker host url}
  
• AWS_KEY= {your key}
  
• AWS_SECRET= {your secret Key}
  
• AWS_REGION= {your location}
  
• AWS_SERVICE=sagemaker
  
• CONTENT_TYPE=application/json
  
• REQUEST_METHOD=POST
  
• REQUEST_PATH= {작성}
  

테스트 환경

• http://localhost:9090으로 접속하여 테스트 웹 환경을 띄운다.
• 로그인이나, 사진 업로드 기능에 공격구분을 넣어본다.
• http://localhost:9093 으로 접속하여 어떤 공격인지 확인해본다.

시연

업데이트 된 대쉬보드

팀원

최경록(dev.choi28)	장석희	김소희	박도은
- 개발언어: Nginx, Lua, Django, Flask - Nginx 기반 Waf 개발	- 개발언어: Python, Lua, Jupyter Notebook - ML 모델 개발	- 개발언어: SQL, MySQL, Lua, python - DB 설계, Infrastructure Design	- 개발언어: SQL, MySQL, Lua, python - ML 알고리즘 테스트 및 적용, DB 설계

라이선스

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