普陀區(qū)常規(guī)下一代防火墻資格

來源: 發(fā)布時間:2020-08-06

QL注入攻擊產生的原因是由于在開發(fā)web應用時,沒有對用戶輸入數(shù)據(jù)的合法性進行判斷,使應用程序存在安全存在的危險。用戶可以提交一段數(shù)據(jù)庫查詢代碼,根據(jù)程序返回的結果,獲得某些他想得知的數(shù)據(jù),這就是所謂的SQL Injection,即SQL注入。AF可以通過高效率的URL過濾技術,過濾SQL注入的關鍵信息,從而有效的避免網(wǎng)站服務器受到SQL注入攻擊。

跨站攻擊產生的原理是攻擊者通過向Web頁面里插入惡意html代碼,從而達到特殊目的。AF通過先進的數(shù)據(jù)包正則表達式匹配原理,可以準確地過濾數(shù)據(jù)包中含有的跨站攻擊的惡意代碼,從而保護用戶的WEB服務器安全。 將設備檢測到的威脅風險通過圖形化的界面進行統(tǒng)計和展示。普陀區(qū)常規(guī)下一代防火墻資格

由于HTTPS的數(shù)據(jù)是經(jīng)過SSL加密處理的,如果不進行HTTPS解壓,SANGFOR AF無法分析加密數(shù)據(jù)包里面的內容,從而也無法達到各種攻擊檢測和防護的作用,而只能進行數(shù)據(jù)轉發(fā)。

HTTPS解壓主要是在SANGFOR AF內部實現(xiàn)了HTTPS的代理功能。當AF識別到用戶在與HTTPS服務器建立連接時,根據(jù)用戶配置的策略,把這條連接的所有數(shù)據(jù)包抓到應用層,并用用戶配置的SSL證書進行SSL解壓,然后把解壓后的數(shù)據(jù)包進行各種安全檢測處理,如數(shù)據(jù)包無異常,則再使用用戶配置的SSL證書進行加密發(fā)送出去。 楊浦區(qū)電話下一代防火墻報價方案繼續(xù)深入了解到更詳細的受害對象列表、安全日志、攻擊來源等信息。

一、安全能力的持續(xù)增強

1)通過安全規(guī)則的持續(xù)更新,應對企業(yè)內部常規(guī)及熱門的威脅,增強防火墻對熱門威脅的檢測能力;

2)結合大數(shù)據(jù)、AI、多引擎構建的全局性安全能力中心會提煉算法,導入到下一代防火墻中,下一代防火墻會基于精簡算法有效應對0day攻擊;

3)全球熱門事件庫,讓用戶足不出戶了解全球威脅態(tài)勢資訊,并為用戶提供對應的安全規(guī)則,用戶提前為應對熱門威脅排兵布陣,多方位增強企業(yè)應對全球熱門威脅的能力;

二、響應速度變快

1)熱門威脅10分鐘響應:對于現(xiàn)網(wǎng)的威脅我們能做到威脅**快的10分鐘響應,從威脅樣本獲取、樣本分析、全網(wǎng)下發(fā),實現(xiàn)威脅10分鐘響應的能力。

2)全球熱點事件1小時響應:對于全球熱點事件,如wannacry,從熱點事前全球爆發(fā)、云端樣本捕獲、樣本分析、全網(wǎng)下發(fā)、事件庫更新,實現(xiàn)熱點事件1小時響應,并深度分析熱點事件的前世今生,讓用戶充分了解熱點事前的多方位信息,如威脅所屬家族、威脅發(fā)起源、輻射面積、利用漏洞、應對措施等;

3)安全能力高頻更新:下一代防火墻和云端具有極為健壯的交互能力,當高危威脅發(fā)生的時候,借助邊界+云端的聯(lián)動能力,可以展開高頻次的規(guī)則更新,使設備能夠**快時間應對高危威脅,為業(yè)務保駕護航;

    安全云腦助力的能力維度:安全云腦通過構建全球樣本采集點并通過廠商安全情報的交換,豐富的數(shù)據(jù)來源,擴充自身的數(shù)據(jù)生態(tài);基于**的技術架構,對海量的數(shù)據(jù)進行匯聚、分析、挖掘,通過人工智能構建眾多引擎,如僵尸網(wǎng)絡引擎、惡意鏈接引擎,惡意文件檢測引擎等,不斷的對高危、熱點威脅進行深度檢測與分析,并通過攻防、安全**不斷的優(yōu)化云端架構和算法引擎;安全云腦具體能力如下:云查服務:主要將防火墻尚需確認的灰色樣本,如惡意文件、URL、域名等在云端進行有效性鑒定;熱門威脅服務:將當前客戶網(wǎng)絡中**熱門的威脅,如URL、域名、文件特征以規(guī)則方式更新到下一代防火墻,讓防火墻可以抵御熱門的威脅;安全規(guī)則:通過全球的樣本采集點,將僵尸網(wǎng)絡、攻擊、APT、weell等惡意威脅通過僵尸網(wǎng)絡引擎、惡意文件檢測引擎等將特征進行聚類,統(tǒng)一以安全規(guī)則的方式下發(fā)給深信服下一代防火墻,增強防火墻對惡意威脅檢測的能力;威脅分析:通過云端的廣維數(shù)據(jù),可以為用戶提供威脅分析服務,為用戶提供威脅查詢入口,讓用戶知曉當前的安全風險,攻擊者畫像、攻擊趨勢以及攻擊的具體信息,直觀的感受風險并作出風險預判。 不同的安全設備看到的是不同的攻擊類型,信息是割裂的.

Sangfor Regex正則引擎

正則表達式是一種識別特定模式數(shù)據(jù)的方法,它可以精確識別網(wǎng)絡中的攻擊。經(jīng)深信服安全**研究發(fā)現(xiàn),業(yè)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(xiàn)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(shù)十Gbps,比PCRE和Google的RE2等**引擎快數(shù)十倍,達到業(yè)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(yè)務數(shù)據(jù),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。 實時監(jiān)控界面可以根據(jù)服務器真實存在的漏洞數(shù)量進行排名。浦東新區(qū)互聯(lián)網(wǎng)下一代防火墻互惠互利

企業(yè)是否具備實時應對和響應的能力,能夠把影響**小化.普陀區(qū)常規(guī)下一代防火墻資格


事中攻擊防御**準確-下一代WAF引擎

流量優(yōu)化層面:基于應用層交互內容進行深度學*,在該層次上建立深入的流量學*模型,對各種網(wǎng)頁元素、參數(shù)進行監(jiān)測、學*、對比,整個過程由設備的自學*功能完成,無需人工干預,同時可以根據(jù)web流量的變化進行自適應調整,建立白流量過濾能力,如果有明顯偏離正常流量模式的惡意流量,則需要到后續(xù)的安全檢測流程中;

該白流量基線可以讓合法流量快速通行,提升應用層處理效率;

內容還原層面:通過廣泛的業(yè)務分析以及安全**持續(xù)投入與研究,知曉各業(yè)務的響應的方式,通過業(yè)務組件模型可以有效的從流量中還原業(yè)務組件;

安全檢測層面:基于大量的應用層流量,采取無監(jiān)督學*的 AI 模型,根據(jù)特定維度對惡意流量做概率統(tǒng)計聚類,識別出攻擊特征;采用有監(jiān)督成長的 AI 模型,從剩余流量中識別出攻擊特征,并標簽攻擊行為,構建攻擊特征基線,有效識別誤判、漏判;

合法業(yè)務基線:每個用戶的業(yè)務邏輯各不相同,表達方式各異,傳統(tǒng) WAF 對所有用戶采用通用的威脅檢測方法,難以幫助業(yè)務各異的用戶有效防護攻擊風險,更無法基于業(yè)務進行自適應;


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