随着网络技术的飞速发展,网络安全变得越来越重要,黑客、病毒和网络攻击的隐患也很多。Web应用防火墙可以在有效保护信息安全的同时,将外部攻击的影响降到最低。此外,正则匹配算法也得到了广泛的应用。使用常规匹配规则库的传统防火墙存在明显的不足。例如,他们只能做“事后辩护”。随着计算机技术的发展,全智能识别时代正在来临。作为人工智能技术的重要组成部分——支持向量机（SVM）在图像分类和文本分类方面有着天然的优势。传统的Web应用防火墙可以通过引入支持向量机来发现潜在的漏洞和攻击,检测未知的安全风险,实现对未知漏洞的防御。因此,本文基于正则匹配和支持向量机的网络防火墙的研究,对网络安全的未来发展具有建设性意义。主要内容如下:（1）根据网络流量数据进行特征选择,选择多个特征,初步提出了基于正则匹配和支持向量机的RESVM算法模型。进行网络实验对比。并通过对比传统防火墙中的算法,并根据算法实验分析相应结果,得出RESVM模型算法具有更高的检测效率,在节省空间和维护方面具有明显优势。（2）在Web防火墙系统的设计中加入RESVM模型算法,搭建环境,实现系统。系统测试主要来自功能测试和性能测试。测试结果表明,该系统能够有效防御Web攻击。（3）针对防火墙的单边防御薄弱环节,开展基于防火墙的联防机制研究,本文中采用的是通过新系统中联动模块来进行防火墙子系统与入侵检测子系统之间的信息传递。联动模块作为整个系统的核心,需要对报警进行分析、处理,制定、调整相关安全策略,并根据防火墙的配置、具体的产品类型,发出响应命令。系统通过分析检测模块性能,得到检测性能参数,并对响应损失进行分析,在此基础上对响应策略的选择进行优化,实现以最小的代价换取最大的安全的目标。其次重点进行理论逻辑原理和思维分析与分析,最后设计一个简单的测试并分析结果以验证联合防御机制的效率。