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# System prepended metadata

title: 運用 AI 模型偵測網路攻擊

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有許多 AI 模型和框架可以用來偵測網路攻擊（Intrusion Detection System, IDS），以下是一些主要的方法與模型：


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**📌 1. 機器學習（ML）與深度學習（DL）模型** 
這些模型可以透過監督式學習（Supervised Learning）或無監督學習（Unsupervised Learning）來偵測異常流量和惡意攻擊：
**🔹 (1) 傳統機器學習模型**  
- **隨機森林（Random Forest, RF）** 
  - 適合分類異常流量與正常流量，效果穩定且解釋性強。
 
- **支援向量機（Support Vector Machine, SVM）** 
  - 可以用來分類正常與惡意封包，適合小型數據集。
 
- **K-近鄰（K-Nearest Neighbors, KNN）** 
  - 簡單易用，適合基於流量模式的偵測。
 
- **極限梯度提升（XGBoost）** 
  - 高效能，適合大規模數據分析，準確率高。
✅ **適用情境** ：
- 適合基於已知攻擊模式（如 SQL Injection、DDoS）來訓練模型。


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**🔹 (2) 深度學習（Deep Learning, DL）模型**  
- **長短期記憶網路（LSTM, Long Short-Term Memory）** 
  - 適合分析網路封包中的時間序列模式（如 DDoS 攻擊）。
 
- **自編碼器（Autoencoder）** 
  - 適合異常偵測，能夠找出未知攻擊模式。
 
- **卷積神經網路（CNN, Convolutional Neural Network）** 
  - 適合處理流量特徵，能識別異常行為模式。
 
- **變分自編碼器（VAE, Variational Autoencoder）+ GAN（生成對抗網路）** 
  - 適合找出隱藏的異常模式，如隱匿型攻擊（Advanced Persistent Threats, APT）。
✅ **適用情境** ：
- 異常偵測（Anomaly Detection），適合識別未知攻擊行為。

- 需要分析大量的網路流量時，深度學習可以提升準確率。


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**📌 2. 具體的 AI 網路安全解決方案** **🔸 (1) 開源 IDS/IPS 系統 + AI** 
可以將 AI 模型與現有的網路入侵偵測系統（IDS）或防禦系統（IPS）結合，例如：
 
- **Snort** （開源 IPS/IDS，支援 AI 模型整合）
 
- **Suricata** （高效能 IDS，可透過機器學習分析流量）
 
- **Bro（Zeek）** （適合大規模網路監控，能與 AI 模型結合）
✅ **適用情境** ：
- 需要即時監控與防禦（IPS）。

- 可以搭配 AI 來提升威脅偵測準確度。


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**🔸 (2) 企業級 AI 網路安全解決方案** 
許多企業提供 AI 驅動的網路安全產品，例如：
 
- **Darktrace** （使用 AI 來監控企業網路並偵測異常）
 
- **IBM Watson for Cyber Security** （結合 NLP + AI 來分析威脅）
 
- **Microsoft Defender for Endpoint** （AI 偵測惡意攻擊）
 
- **Cisco SecureX** （結合 AI 與行為分析來偵測攻擊）
✅ **適用情境** ：
- 企業級解決方案，適合需要強大 AI 安全功能的公司。


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**📌 3. 資料集與 AI 訓練** 
如果你想訓練自己的 AI 模型，可以使用以下開源網路攻擊資料集：
 
- **NSL-KDD** （最常用的 IDS 訓練數據集）
 
- **CICIDS2017** （包含 DDoS、惡意軟體等攻擊）
 
- **UNSW-NB15** （更現代的網路安全數據集）
 
- **TON_IoT** （適合 IoT 安全分析）


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**🔹 結論與推薦**  
- **如果你是開發者** ，可以使用 **LSTM、Autoencoder 或 XGBoost**  訓練自己的網路攻擊偵測模型。
 
- **如果你是企業用戶** ，可以考慮 **Darktrace、IBM Watson 或 Microsoft Defender**  等解決方案。
 
- **如果你是系統管理員** ，可以將 **AI 模型與 Snort、Suricata 或 Zeek**  整合來提升安全性。
🔹 **你的具體需求是什麼呢？** 
如果你希望建構自己的 AI 網路安全系統，我可以提供具體的技術細節與程式碼範例！ 😊



 **現成的 AI 模型**  可以用來進行 **遷移式學習（Transfer Learning）** ，讓你能夠利用已訓練好的模型來偵測網路攻擊，而不需要從零開始訓練。

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**📌 1. 適合網路攻擊偵測的 AI 模型** 以下是幾個適合做 **遷移學習（Transfer Learning）**  的 AI 模型，主要分為 **機器學習（ML）**  和 **深度學習（DL）** ：**🔹 (1) 機器學習（ML）模型** 
這些模型適合傳統網路流量分類，並可以直接 fine-tune：
 
- **XGBoost** （極限梯度提升）：適合二元分類（正常/異常流量）
 
- **LightGBM** （輕量梯度提升）：適合大規模流量分析
 
- **Random Forest** （隨機森林）：適合具備標籤的入侵偵測數據集
 
- **Isolation Forest** （孤立森林）：適合無監督學習的異常偵測
✅ **適用場景** ： 
- 如果你有 **結構化數據（CSV, JSON, PCAP 特徵）** ，可以用這些模型來進行特徵學習與分類。
 
- 這些模型可以基於 **CICIDS2017、NSL-KDD、UNSW-NB15**  等開源數據集進行遷移學習。


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**🔹 (2) 深度學習（DL）模型** 深度學習模型可以透過 **微調（fine-tuning）**  來適應新的網路攻擊數據： 
- **LSTM（長短期記憶網路）** ：適合基於 **時間序列**  的流量分析（例如 DDoS 偵測）
 
- **CNN（卷積神經網路）** ：適合從 **流量特徵影像** （流量可視化）中學習異常模式
 
- **Autoencoder（自編碼器）** ：適合**無監督異常偵測** （用於未知攻擊模式）
 
- **Transformer-based Model（如 BERT for Cybersecurity）** ：適合分析 **網路日誌、惡意軟體行為、APT 攻擊**
✅ **適用場景** ： 
- 如果你有 **大量的封包流量數據（PCAP、NetFlow）** ，可以使用 LSTM 或 CNN 來學習網路攻擊模式。
 
- Transformer 也可以用來分析 **日誌與惡意程式行為** （例如 SIEM 系統的日誌分析）。


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**📌 2. 開源的 AI 模型與框架** 你可以使用以下 **開源的 AI 模型與框架**  來做遷移學習：**🔸 (1) 深度學習模型**  
1. **CICFlowMeter + LSTM**  
  - 這是來自 **加拿大通訊安全研究院（CIC）**  的流量分析工具，可以將 PCAP 轉成數據，然後用 **LSTM 遷移學習**  來偵測異常流量。
 
  - 📌 **GitHub** : [CICFlowMeter](https://github.com/ISCX/CICFlowMeter)
 
2. **Stratosphere IPS (基於 LSTM 的 IDS)**  
  - 這是一個基於 **長短期記憶網路（LSTM）**  的開源 IDS，適合遷移學習來分析 DDoS、惡意軟體行為。
 
  - 📌 **GitHub** : [Stratosphere IPS](https://github.com/stratosphereips/)
 
3. **UNSW-NB15 CNN Model**  
  - 這是基於 **卷積神經網路（CNN）**  的開源 IDS 模型，適合從流量特徵圖像中學習攻擊模式。
 
  - 📌 **GitHub** : [CyberSecurity-IDS](https://github.com/AhmadSajjadIzhar/CyberSecurity-IDS)


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**🔸 (2) 機器學習模型**  
1. **KDD99/XGBoost IDS**  
  - 這是一個基於 **XGBoost 的網路攻擊偵測模型** ，已經訓練好，可以用來做遷移學習。
 
  - 📌 **GitHub** : [KDD99-XGBoost](https://github.com/AI4Sec/KDD99-XGBoost)
 
2. **NSL-KDD Random Forest**  
  - 這是一個基於 **隨機森林（Random Forest）**  的入侵偵測模型，適合用 NSL-KDD 訓練並微調。
 
  - 📌 **GitHub** : [NSL-KDD IDS](https://github.com/AI4Sec/NSL-KDD-RF)


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**📌 3. 如何進行遷移學習？** 你可以用 **PyTorch 或 TensorFlow**  來對這些模型進行遷移學習，以下是一個簡單的 **LSTM 遷移學習範例** （基於 NSL-KDD）：

```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 載入預訓練的 LSTM 模型
class LSTM_Model(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes):
        super(LSTM_Model, self).__init__()
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes)

    def forward(self, x):
        out, _ = self.lstm(x)
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

# 使用遷移學習：載入已訓練的權重
pretrained_model = LSTM_Model(input_size=41, hidden_size=128, num_classes=2)
pretrained_model.load_state_dict(torch.load("pretrained_lstm.pth"))

# 再次訓練（微調）
optimizer = optim.Adam(pretrained_model.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 訓練新數據集（例如 UNSW-NB15）
for epoch in range(10):
    for batch in dataloader:
        inputs, labels = batch
        outputs = pretrained_model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)

        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
```


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**📌 4. 遷移學習的優勢** ✅ **減少訓練時間** ：不需要從零開始訓練，直接用現有模型微調。
✅ **提升準確率** ：預訓練模型已經學到基本網路攻擊模式，只需調整新數據。
✅ **適用於不同場景** ：例如 **APT 攻擊、DDoS、惡意軟體流量**  等。

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**📌 5. 結論**  
- **如果你要偵測異常流量**  → 用 **LSTM 或 Autoencoder**  進行遷移學習。
 
- **如果你要分析攻擊類型**  → 用 **XGBoost 或 CNN**  進行特徵學習。
 
- **如果你有大規模日誌數據**  → 用 **Transformer（如 BERT for Cybersecurity）**  來分析 SIEM 日誌。
**💡 你有特定的需求嗎？** 你是希望 **自己訓練模型** ，還是要 **找現成的 AI 方案來用** ？如果有具體的數據格式（PCAP、JSON、CSV），我可以幫你寫一個適合的 AI 偵測程式！ 😊

 

要讓 IDS/IPS 模型針對 **OWASP Top 10** （最新版本）更新，可以透過 **遷移學習（Transfer Learning）**  或 **特徵工程（Feature Engineering）** ，讓模型識別最新的 Web 攻擊模式，例如 **SQL Injection、XSS、API 攻擊**  等。以下是具體方法：

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**📌 1. OWASP Top 10 與 IDS/IPS 的關係** **OWASP Top 10**  主要涵蓋 **Web 應用程式攻擊** ，而大部分 IDS/IPS 主要偵測 **網路流量異常** ，所以需要額外調整 IDS/IPS 來適應 Web 攻擊，例如：
| OWASP Top 10 | 對 IDS/IPS 的影響 | 建議 AI 偵測方式 | 
| --- | --- | --- | 
| A01:2021 – 權限控制失敗（Broken Access Control） | API 未驗證存取、強制瀏覽 | 監測 API 攻擊模式（GraphQL/REST API） | 
| A02:2021 – 加密失敗（Cryptographic Failures） | HTTPS 降級攻擊、中間人攻擊 | 監測 TLS 設定異常流量 | 
| A03:2021 – SQL Injection（SQLi） | Web 攻擊（SQLi） | 用 NLP/深度學習來分析 SQL 查詢模式 | 
| A04:2021 – 不安全設計 | API 錯誤設計導致資料洩露 | API 行為分析 | 
| A05:2021 – 安全設定錯誤 | 伺服器錯誤回應、開放目錄 | 監測錯誤日誌與異常流量 | 
| A06:2021 – 軟體和數據完整性失敗 | 供應鏈攻擊、CI/CD 設定錯誤 | 監測 CI/CD 流程與檔案完整性 | 
| A07:2021 – 身分驗證失敗 | 憑證洩露、暴力破解 | 監測異常登入行為 | 
| A08:2021 – 軟體和數據完整性失敗 | 無安全性的第三方元件 | 監測異常 API 流量 | 
| A09:2021 – 安全記錄和監控失敗 | 攻擊者滲透但未被發現 | SIEM + AI 進行行為分析 | 
| A10:2021 – 伺服器端請求偽造（SSRF） | 內部服務攻擊 | HTTP 流量分析 | 

✅ **關鍵調整** ：傳統 IDS/IPS 主要針對 **網路層（L3/L4）** ，但 OWASP 攻擊主要在 **應用層（L7）** ，所以 IDS/IPS 需要加強 **HTTP / API / SQL 查詢的 AI 偵測能力** 。

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**📌 2. 如何讓 IDS/IPS AI 模型支援 OWASP Top 10** 可以透過 **遷移學習（Transfer Learning）**  或 **新增 Web 特徵**  來更新 IDS/IPS，主要方法如下：**🔹 方法 1：使用 NLP 模型來分析 Web 攻擊（適用 SQLi、XSS）**  
- **使用 Transformer（如 BERT）或 RNN/LSTM 來分析 HTTP / SQL 查詢內容**
 
- **Fine-tune 預訓練 NLP 模型** （例如 GPT、BERT），識別惡意 SQL 語法
📌 **範例：BERT 遷移學習來偵測 SQL Injection** 

```python
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
import torch

# 載入預訓練 BERT 模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased", num_labels=2)

# 測試惡意 SQL 查詢
sql_injection = "SELECT * FROM users WHERE username='admin' --' AND password='password'"
inputs = tokenizer(sql_injection, return_tensors="pt")

# 預測結果
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
prediction = torch.argmax(logits).item()

if prediction == 1:
    print("⚠️ 偵測到 SQL Injection 攻擊！")
else:
    print("✅ 查詢安全。")
```
✅ **適用場景** ：
- 透過 NLP 來分析 Web 請求，並辨識 SQL Injection / XSS 攻擊。
 
- 可以用 OWASP 攻擊數據（如 **OWASP ZAP**  測試集）來 fine-tune。


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**🔹 方法 2：用 LSTM 或 CNN 來分析 Web 流量** 如果要在 IDS/IPS 偵測 **應用層（HTTP, API）流量** ，可以使用 **LSTM 或 CNN**  來分析封包特徵：📌 **範例：使用 LSTM 偵測 OWASP 攻擊** 

```python
import torch.nn as nn

class LSTM_IDS(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes):
        super(LSTM_IDS, self).__init__()
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes)

    def forward(self, x):
        out, _ = self.lstm(x)
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

# 載入已訓練模型，針對 SQLi, XSS, SSRF 進行微調
model = LSTM_IDS(input_size=50, hidden_size=128, num_classes=2)
model.load_state_dict(torch.load("pretrained_lstm_owasp.pth"))
```
✅ **適用場景** ： 
- 透過 **遷移學習（fine-tuning）**  讓 IDS 偵測 **Web 攻擊（SQLi, XSS, SSRF）** 。
 
- **支援 JSON / API 流量分析** （適合 RESTful API 監控）。


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**🔹 方法 3：用 XGBoost 或 Random Forest 分析 OWASP 攻擊模式** 如果你的 IDS 主要基於 **結構化數據（如 NetFlow、HTTP Headers）** ，可以用 **XGBoost 或 Random Forest**  來偵測攻擊：📌 **範例：使用 XGBoost 偵測 OWASP 攻擊** 

```python
import xgboost as xgb

# 載入已訓練模型
model = xgb.XGBClassifier()
model.load_model("owasp_xgboost.model")

# 測試數據（特徵：HTTP method, URL, 參數長度, User-Agent）
test_data = [[1, 0, 45, "curl/7.64.1"]]

# 預測結果
prediction = model.predict(test_data)

if prediction[0] == 1:
    print("⚠️ 偵測到 OWASP 攻擊！")
else:
    print("✅ 請求安全。")
```
✅ **適用場景** ： 
- 適合分析 **API 攻擊（Broken Access Control, SSRF）** 。
 
- 可以用 **UNSW-NB15 / CICIDS2017 / OWASP ZAP 測試集**  來微調。


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**📌 3. 更新 IDS/IPS 模型的數據集** 如果要讓 IDS/IPS **適應最新 OWASP 攻擊** ，可以使用以下 **數據集**  來更新 AI 模型： 
1. **OWASP ZAP 攻擊日誌** （SQL Injection, XSS 測試集）
 
2. **CICIDS2017** （包含 Web 攻擊流量）
 
3. **UNSW-NB15** （涵蓋 DDoS、Web 漏洞攻擊）
 
4. **ModSecurity CRS Logs** （WAF 記錄）
✅ **如何微調** ： 
- **使用 OWASP ZAP 模擬攻擊** ，產生測試數據。
 
- **微調 BERT / LSTM / XGBoost 模型** ，提升偵測能力。


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**📌 4. 結論** 1️⃣ **針對 Web 攻擊（SQLi, XSS, SSRF）**  → 可以使用 **BERT / LSTM**  來分析 HTTP 流量。
2️⃣ **針對 API 攻擊（Broken Access Control, API Misuse）**  → 可以用 **XGBoost / Random Forest**  來分析 API 呼叫模式。
3️⃣ **整合 OWASP ZAP 測試數據**  → 讓 IDS/IPS 透過遷移學習來識別最新攻擊。**💡 你的 IDS 目前是 Snort / Suricata / Zeek，還是 AI-based IDS？** 
如果你有特定環境（如 API Security / 雲端應用），我可以提供更精準的 AI 偵測方案！ 😊



如果你希望進一步提升 **IDS/IPS 模型**  針對 **OWASP Top 10**  的偵測能力，還可以考慮以下幾個進階方法：

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**📌 5. 結合 SIEM 與 AI 模型來提升偵測效果** 許多企業會使用 **SIEM（Security Information and Event Management）**  來監控網路與應用層攻擊。例如 **Splunk、ELK Stack（Elasticsearch + Logstash + Kibana）、Wazuh**  都可以與 AI IDS/IPS 結合。📌 **整合 AI 模型與 SIEM**  
1. **收集 Web 應用日誌（Nginx / Apache / WAF / API Gateway）**
 
2. **透過 AI 分析日誌異常** （如 BERT / XGBoost 預測惡意請求）
 
3. **自動生成 SIEM 告警與對應措施**
 
4. **與 SOAR（Security Orchestration, Automation, and Response）進行自動防禦**
✅ **實作方式** ： 
- **使用 Logstash 收集 Web 伺服器日誌**  → 轉存到 **Elasticsearch**
 
- **用 Python 或 Spark 來分析異常流量**
 
- **透過 SIEM 進行可視化（Kibana / Splunk）**
 
- **與 WAF（如 ModSecurity）串接，根據 AI 偵測結果阻擋惡意請求**
📌 **示例：利用 Splunk + AI 偵測 SQL Injection** 

```python
import splunklib.client as client
import xgboost as xgb

# 連接 Splunk
service = client.connect(host='localhost', port=8089, username='admin', password='changeme')

# 搜尋 Web 伺服器日誌
query = 'search index=web_logs | where status_code=200'
job = service.jobs.create(query)

# 解析 Splunk 日誌，傳給 AI 模型分析
for event in job.results():
    log_entry = event["request"]
    prediction = model.predict([log_entry])

    if prediction[0] == 1:
        print(f"⚠️ 偵測到 SQL Injection：{log_entry}")
```
✅ **優勢** ：
- 可以即時分析 Web 攻擊，並與 SIEM 警報系統整合。
 
- 可以用 AI 模型提升 **OWASP SQLi、XSS、SSRF 偵測能力** 。


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**📌 6. 強化 API Security 偵測能力** 由於現代應用多為 **微服務架構（Microservices）** ，許多攻擊發生在 **API 層** ，如： 
- **GraphQL API 漏洞（如批量查詢導致 DDoS）**
 
- **REST API 權限繞過**
 
- **JSON Web Token（JWT）篡改**
**🔹 方法 1：使用 OpenAPI 分析 API 風險** 許多 Web 應用有 **Swagger / OpenAPI**  描述 API 規格，可以用 **AI 自動分析 API 風險** 。📌 **範例：用 Python 自動分析 API Security 風險** 

```python
import openai

def analyze_api_security(api_spec):
    prompt = f"請根據 OWASP API Security Top 10，分析以下 API 規格的安全風險:\n{api_spec}"
    response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-4", messages=[{"role": "user", "content": prompt}])
    return response["choices"][0]["message"]["content"]

api_spec = """
paths:
  /user:
    get:
      parameters:
        - name: user_id
          in: query
          required: true
"""
print(analyze_api_security(api_spec))
```
✅ **這樣可以自動檢測** ：
- API 權限控制是否適當（A01: Broken Access Control）
 
- API 是否允許 **SQLi / XSS**
 
- 是否有 **過多數據曝光** （如 Email, PII）


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**📌 7. 使用 AI 進行 Zero-day 攻擊偵測** 傳統 IDS/IPS 依賴 **規則（Signatures）**  來偵測已知攻擊，但 **Zero-day（零日攻擊）**  需要 **行為分析（Behavioral Analysis）** ：**🔹 方法 1：使用 Unsupervised Learning 來偵測異常**  
- **Autoencoder** ：學習正常流量模式，偵測異常行為。
 
- **Isolation Forest** ：偵測異常請求，例如 SSRF、Command Injection。
 
- **GAN（生成對抗網路）** ：模擬攻擊流量來提升模型泛化能力。
📌 **示例：用 Autoencoder 偵測異常 API 請求** 

```python
import torch.nn as nn

class Autoencoder(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Autoencoder, self).__init__()
        self.encoder = nn.Sequential(nn.Linear(100, 64), nn.ReLU(), nn.Linear(64, 32))
        self.decoder = nn.Sequential(nn.Linear(32, 64), nn.ReLU(), nn.Linear(64, 100))

    def forward(self, x):
        x = self.encoder(x)
        x = self.decoder(x)
        return x

model = Autoencoder()
```
✅ **適用場景** ： 
- 可以用 **Autoencoder 學習正常 API 流量模式** ，當請求異常時觸發告警（如 SSRF）。


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**📌 8. 部署 AI 模型於邊緣設備（Edge AI）** 
如果 IDS/IPS 需要低延遲，可以將 AI 模型部署在：
 
- **邊緣設備（Edge AI）**  → 使用 **NVIDIA Jetson Nano / Coral TPU**  進行即時分析。
 
- **WAF（如 Cloudflare Workers, AWS WAF）**  → 透過 AI 模型預測惡意請求。
✅ **優勢**  
- 讓 AI 直接在 **CDN / WAF 層**  預測 **惡意流量** ，減少後端負擔。
 
- 適合 **高流量網站、API Gateway 防禦** 。


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