传统的WAF主要基于规则匹配来检测和防御攻击，但面对日益复杂的攻击手段（如SQL注入、XSS、零日漏洞等），规则库的维护和更新成本高，且难以应对未知威胁。基于机器学习的WAF安全产品通过引入智能分析能力，能够显著提升威胁检测的准确性和效率，同时降低误报率。通过数据采集、特征工程、模型训练、规则引擎和威胁响应等模块的协同工作，该产品能够为Web应用提供全方位、智能化的安全防护。未来，随着机器学习技术

传统的WAF主要基于规则匹配来检测和防御攻击，但面对日益复杂的攻击手段（如SQL注入、XSS、零日漏洞等），规则库的维护和更新成本高，且难以应对未知威胁。基于机器学习的WAF安全产品通过引入智能分析能力，能够显著提升威胁检测的准确性和效率，同时降低误报率。通过数据采集、特征工程、模型训练、规则引擎和威胁响应等模块的协同工作，该产品能够为Web应用提供全方位、智能化的安全防护。未来，随着机器学习技术