AWVS（Acunetix Web Vulnerability Scanner）在检测SQL注入漏洞时，采用多种技术和方法来区分误报和真实漏洞，以提高扫描的准确性。

以下是AWVS在检测过程中可能采用的一些关键技术和方法：

1. **基于条件的SQL注入检测**：AWVS会发送一系列精心设计的请求到Web应用程序，并分析应用程序的响应。如果应用程序的响应随着输入的变化而变化，这可能是SQL注入的一个迹象。例如，如果一个请求返回了不同的数据或页面内容，这可能表明后端数据库查询受到了输入的影响。

2. **使用AcuMonitor技术**：AWVS的AcuMonitor技术可以在不依赖于页面内容变化的情况下检测盲SQL注入。它通过监测应用程序的响应时间变化来识别潜在的SQL注入漏洞，因为恶意SQL语句可能会使数据库查询变慢。

3. **智能爬行和内容分析**：AWVS的智能爬行程序会检测Web服务器类型和应用程序语言，并自动对发现的每个页面执行一系列漏洞攻击模拟。它还会分析网页内容，包括JavaScript和Ajax，以识别可能的SQL注入点。

4. **误报过滤**：AWVS具备高级的误报过滤机制，通过分析应用程序的响应模式和数据库的错误消息来判断是否为误报。例如，如果一个警告是由于应用程序的正常功能而不是安全漏洞引起的，AWVS会将其标记为误报。

5. **综合打分系统**：AWVS可能会使用一个综合打分系统来评估每个潜在漏洞的严重性。这个系统会考虑多种因素，如请求的上下文、响应的内容以及漏洞的潜在影响，以确定是否应该将一个警告视为真实漏洞。

6. **机器学习和深度学习技术**：AWVS可能利用机器学习和深度学习技术来提高检测的准确性。这些技术可以帮助AWVS更好地理解Web应用程序的行为，并区分正常行为和潜在的安全威胁。

7. **人工验证**：在某些情况下，AWVS可能会建议安全分析师手动验证某些警告。这涉及到对警告的详细审查，包括检查请求和响应的细节，以及在安全环境中尝试复现警告所描述的漏洞。

通过这些技术和方法，AWVS能够有效地检测SQL注入漏洞，并减少误报和漏报的情况。这有助于安全团队专注于真正的安全威胁，并及时采取修复措施。