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黃浦區運營下一代防火墻需求

來源: 發布時間:2020-07-03

事中攻擊防御**準確-下一代WAF引擎


1、語法、詞法分析:基于語法、詞法規則的原理是在理解程序本身語言規范基礎上,通過匹配攻擊特征檢測Web 攻擊。其檢測的前提是程序語言本身具備規則定義的語義規范,典型的應用是針對 SQL 數據庫語言的 SQL 注入攻擊,及針對 JS 語言的 XSS 攻擊的攻擊檢測。基于語義規則的 WAF 很大的提升了檢出能力,是對規則檢測缺點的進一步探索,由于引擎具備對語義的理解能力,當攻擊者將攻擊語句做回避式的變形時,能被語義分析引擎解析理解,行業中一些產品在實際應用中取得了比規則更好的檢測能力。基于語義分析的 WAF 將 Web 攻擊檢測技術推向了新的臺階,但防護仍然不具備對未知威脅的進化適應能力,處于被動應對攻擊狀態。如果能將“被動應對”變為“主動進化”,WAF 的防護能力可以進一步得到提升。

2、AI有監督進修:用已知某種或某些特性的樣本作為訓練集,建立一個判定模型,再用已建立的模型來預測未知樣本,此種方法稱為有監督進修。特點:提前采用大量已標記的樣本訓練 AI 引擎,誤判率低。


存在短板必然容易被繞過,原有安全設備就形同虛設.黃浦區運營下一代防火墻需求

在對已知威脅具備了防御能力之后,為了彌補固定特征庫防御方面會有遺漏的問題,深信服提供了云端在線的沙盒檢測功能。通過沙盒環境下未知流量的運行來監測系統環境的變化,提取相關參數變化形成分析結果,確定威脅類型并將結果下發到設備端。

同時深信服內部每周也會通過云端在線沙盒收集流量來進行分析,用以填充設備特征庫。

考慮到針對主機和終端的不同操作系統或者軟件攻擊時所要利用漏洞的不同,深信服AF對此問題將防護策略分為了針對客戶端和服務器端兩種類型,使得用戶可以根據自己的使用場景進行快速選擇,讓防護更具針對性。 嘉定區信息下一代防火墻包括什么融合安全包括從事前的資產風險發現。

AF對主要的服務器(WEB服務器、FTP服務器、郵件服務器等)反饋信息進行了有效的隱藏。防止攻擊者利用服務器返回信息進行有針對性的攻擊。如:

HTTP出錯頁面隱藏:用于屏蔽Web服務器出錯的頁面,防止web服務器版本信息泄露、數據庫版本信息泄露、網站路徑暴露,應使用自定義頁面返回。

HTTP(S)響應報文頭隱藏:用于屏蔽HTTP(S)響應報文頭中特定的字段信息。

FTP信息隱藏:用于隱藏通過正常FTP命令反饋出的FTP服務器信息,防止攻擊者利用FTP軟件版本信息采取有針對性的漏洞攻擊。

事中攻擊防御**準確-SAVE安全智能檢測引擎


在惡意攻擊防治層面,深信服**性的推出了自己的安全檢測引擎,基于人工智能的無特征技術,傳統的殺毒軟件依賴于非常厚重的攻擊庫,只有完全匹配攻擊特征后才能將其查殺,但是這種手段的泛化能力為0,也就是說對于未知及新型的惡意勒索攻擊無法有效應對;深信服通過多方位應用AI技術,通過攻擊特征的聚類分析,基于已知的離散特征,基于數據泛化技術,可以準確檢測未知/新型勒索攻擊;

其中Bad Rabbit就是我們通過原有的攻擊查殺模型發現的新型勒索攻擊,并且將其有效查殺;

右側是我們和其他廠商或者開源的殺毒引擎做的對比,我們的攻擊檢出率是比較高的,誤報率在同級別檢出率的情況下是比較低的;


好的解決方案應能及時發現業務漏洞,防患于未然.

深信服AF為滿足對新威脅防御的需求,讓用戶以**快的速度具備防御新威脅的能力,實現了安全云與在線設備的聯動。通過云端收集上萬臺在線設備的未知威脅進行分析,并將分析結果發送給所有的深信服AF,使得用戶具備防御近期威脅的能力。

以目前網絡攻擊的更新速度來看,單一廠商很難實現對近期威脅的實時更新。為了更好的服務客戶,深信服通過與CNCERT、Google virus total等十余家**機構的合作來實現共享威脅情報,幫助用戶接收到**多方位的信息,實現對新威脅的有效防御。 如何能夠搭建和利用大數據分析平臺來幫助用戶預測和發現未知威脅.黃浦區數據下一代防火墻好處

沒有攻擊并不意味著業務不存在漏洞.黃浦區運營下一代防火墻需求

Sangfor Regex正則引擎

正則表達式是一種識別特定模式數據的方法,它可以精確識別網絡中的攻擊。經深信服安全**研究發現,業界已有的正則表達式匹配方法的速度一般比較慢,制約了下一代防火墻的整機速度的提高。為此,深信服設計并實現了全新的Sangfor Regex正則引擎,將正則表達式的匹配速度提高到數十Gbps,比PCRE和Google的RE2等**引擎快數十倍,達到業界**水平。

深信服下一代防火墻的Sangfor Regex大幅降低了CPU占用率,有效提高了AF的整機吞吐,從而能夠更高速地處理客戶的業務數據,該項技術尤其適用于對每秒吞吐量要求特別高的場景,如運營商、電商等。 黃浦區運營下一代防火墻需求

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