Web应用防火墙安全防御方法及系统

本发明公开了Web应用防火墙安全防御方法及系统，属于网络安全技术领域，其具体包括：通过实时采集并预处理网络流量数据，构建标准化的数据输入，并训练多模态深度神经网络攻击检测模型，以识别网络中的攻击行为；实时检测过程中，模型输出攻击类型和概率，当检测到攻击时，防火墙自动生成攻击行为图谱，触发多层次纵深防御机制，并将结果反馈至模型管理模块；模型管理模块通过在线学习实时更新模型参数，实现版本管理，并结合快速回滚方式进行模型优化，提升了网络安全防护能力。