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普陀區(qū)常規(guī)下一代防火墻資格

來(lái)源: 發(fā)布時(shí)間:2020-08-06

QL注入攻擊產(chǎn)生的原因是由于在開(kāi)發(fā)web應(yīng)用時(shí),沒(méi)有對(duì)用戶輸入數(shù)據(jù)的合法性進(jìn)行判斷,使應(yīng)用程序存在安全存在的危險(xiǎn)。用戶可以提交一段數(shù)據(jù)庫(kù)查詢代碼,根據(jù)程序返回的結(jié)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(guò)高效率的URL過(guò)濾技術(shù),過(guò)濾SQL注入的關(guān)鍵信息,從而有效的避免網(wǎng)站服務(wù)器受到SQL注入攻擊。

跨站攻擊產(chǎn)生的原理是攻擊者通過(guò)向Web頁(yè)面里插入惡意html代碼,從而達(dá)到特殊目的。AF通過(guò)先進(jìn)的數(shù)據(jù)包正則表達(dá)式匹配原理,可以準(zhǔn)確地過(guò)濾數(shù)據(jù)包中含有的跨站攻擊的惡意代碼,從而保護(hù)用戶的WEB服務(wù)器安全。 將設(shè)備檢測(cè)到的威脅風(fēng)險(xiǎn)通過(guò)圖形化的界面進(jìn)行統(tǒng)計(jì)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(guò)SSL加密處理的,如果不進(jìn)行HTTPS解壓,SANGFOR AF無(wú)法分析加密數(shù)據(jù)包里面的內(nèi)容,從而也無(wú)法達(dá)到各種攻擊檢測(cè)和防護(hù)的作用,而只能進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)。

HTTPS解壓主要是在SANGFOR AF內(nèi)部實(shí)現(xiàn)了HTTPS的代理功能。當(dāng)AF識(shí)別到用戶在與HTTPS服務(wù)器建立連接時(shí),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(yīng)用層,并用用戶配置的SSL證書(shū)進(jìn)行SSL解壓,然后把解壓后的數(shù)據(jù)包進(jìn)行各種安全檢測(cè)處理,如數(shù)據(jù)包無(wú)異常,則再使用用戶配置的SSL證書(shū)進(jìn)行加密發(fā)送出去。 楊浦區(qū)電話下一代防火墻報(bào)價(jià)方案繼續(xù)深入了解到更詳細(xì)的受害對(duì)象列表、安全日志、攻擊來(lái)源等信息。

一、安全能力的持續(xù)增強(qiáng)

1)通過(guò)安全規(guī)則的持續(xù)更新,應(yīng)對(duì)企業(yè)內(nèi)部常規(guī)及熱門(mén)的威脅,增強(qiáng)防火墻對(duì)熱門(mén)威脅的檢測(cè)能力;

2)結(jié)合大數(shù)據(jù)、AI、多引擎構(gòu)建的全局性安全能力中心會(huì)提煉算法,導(dǎo)入到下一代防火墻中,下一代防火墻會(huì)基于精簡(jiǎn)算法有效應(yīng)對(duì)0day攻擊;

3)全球熱門(mén)事件庫(kù),讓用戶足不出戶了解全球威脅態(tài)勢(shì)資訊,并為用戶提供對(duì)應(yīng)的安全規(guī)則,用戶提前為應(yīng)對(duì)熱門(mén)威脅排兵布陣,多方位增強(qiáng)企業(yè)應(yīng)對(duì)全球熱門(mén)威脅的能力;

二、響應(yīng)速度變快

1)熱門(mén)威脅10分鐘響應(yīng):對(duì)于現(xiàn)網(wǎng)的威脅我們能做到威脅**快的10分鐘響應(yīng),從威脅樣本獲取、樣本分析、全網(wǎng)下發(fā),實(shí)現(xiàn)威脅10分鐘響應(yīng)的能力。

2)全球熱點(diǎn)事件1小時(shí)響應(yīng):對(duì)于全球熱點(diǎn)事件,如wannacry,從熱點(diǎn)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(kù)更新,實(shí)現(xiàn)熱點(diǎn)事件1小時(shí)響應(yīng),并深度分析熱點(diǎn)事件的前世今生,讓用戶充分了解熱點(diǎn)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(yīng)對(duì)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(dāng)高危威脅發(fā)生的時(shí)候,借助邊界+云端的聯(lián)動(dòng)能力,可以展開(kāi)高頻次的規(guī)則更新,使設(shè)備能夠**快時(shí)間應(yīng)對(duì)高危威脅,為業(yè)務(wù)保駕護(hù)航;

    安全云腦助力的能力維度:安全云腦通過(guò)構(gòu)建全球樣本采集點(diǎn)并通過(guò)廠商安全情報(bào)的交換,豐富的數(shù)據(jù)來(lái)源,擴(kuò)充自身的數(shù)據(jù)生態(tài);基于**的技術(shù)架構(gòu),對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯聚、分析、挖掘,通過(guò)人工智能構(gòu)建眾多引擎,如僵尸網(wǎng)絡(luò)引擎、惡意鏈接引擎,惡意文件檢測(cè)引擎等,不斷的對(duì)高危、熱點(diǎn)威脅進(jìn)行深度檢測(cè)與分析,并通過(guò)攻防、安全**不斷的優(yōu)化云端架構(gòu)和算法引擎;安全云腦具體能力如下:云查服務(wù):主要將防火墻尚需確認(rèn)的灰色樣本,如惡意文件、URL、域名等在云端進(jìn)行有效性鑒定;熱門(mén)威脅服務(wù):將當(dāng)前客戶網(wǎng)絡(luò)中**熱門(mén)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(mén)的威脅;安全規(guī)則:通過(guò)全球的樣本采集點(diǎn),將僵尸網(wǎng)絡(luò)、攻擊、APT、weell等惡意威脅通過(guò)僵尸網(wǎng)絡(luò)引擎、惡意文件檢測(cè)引擎等將特征進(jìn)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(qiáng)防火墻對(duì)惡意威脅檢測(cè)的能力;威脅分析:通過(guò)云端的廣維數(shù)據(jù),可以為用戶提供威脅分析服務(wù),為用戶提供威脅查詢?nèi)肟?,讓用戶知曉?dāng)前的安全風(fēng)險(xiǎn),攻擊者畫(huà)像、攻擊趨勢(shì)以及攻擊的具體信息,直觀的感受風(fēng)險(xiǎn)并作出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判。 不同的安全設(shè)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(dá)式是一種識(shí)別特定模式數(shù)據(jù)的方法,它可以精確識(shí)別網(wǎng)絡(luò)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(dá)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(jī)速度的提高。為此,深信服設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了全新的Sangfor Regex正則引擎,將正則表達(dá)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(dá)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(jī)吞吐,從而能夠更高速地處理客戶的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),該項(xiàng)技術(shù)尤其適用于對(duì)每秒吞吐量要求特別高的場(chǎng)景,如運(yùn)營(yíng)商、電商等。 實(shí)時(shí)監(jiān)控界面可以根據(jù)服務(wù)器真實(shí)存在的漏洞數(shù)量進(jìn)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(shí)時(shí)應(yīng)對(duì)和響應(yīng)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(zhǔn)確-下一代WAF引擎

流量?jī)?yōu)化層面:基于應(yīng)用層交互內(nèi)容進(jìn)行深度學(xué)*,在該層次上建立深入的流量學(xué)*模型,對(duì)各種網(wǎng)頁(yè)元素、參數(shù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)、學(xué)*、對(duì)比,整個(gè)過(guò)程由設(shè)備的自學(xué)*功能完成,無(wú)需人工干預(yù),同時(shí)可以根據(jù)web流量的變化進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整,建立白流量過(guò)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(cè)流程中;

該白流量基線可以讓合法流量快速通行,提升應(yīng)用層處理效率;

內(nèi)容還原層面:通過(guò)廣泛的業(yè)務(wù)分析以及安全**持續(xù)投入與研究,知曉各業(yè)務(wù)的響應(yīng)的方式,通過(guò)業(yè)務(wù)組件模型可以有效的從流量中還原業(yè)務(wù)組件;

安全檢測(cè)層面:基于大量的應(yīng)用層流量,采取無(wú)監(jiān)督學(xué)*的 AI 模型,根據(jù)特定維度對(duì)惡意流量做概率統(tǒng)計(jì)聚類,識(shí)別出攻擊特征;采用有監(jiān)督成長(zhǎng)的 AI 模型,從剩余流量中識(shí)別出攻擊特征,并標(biāo)簽攻擊行為,構(gòu)建攻擊特征基線,有效識(shí)別誤判、漏判;

合法業(yè)務(wù)基線:每個(gè)用戶的業(yè)務(wù)邏輯各不相同,表達(dá)方式各異,傳統(tǒng) WAF 對(duì)所有用戶采用通用的威脅檢測(cè)方法,難以幫助業(yè)務(wù)各異的用戶有效防護(hù)攻擊風(fēng)險(xiǎn),更無(wú)法基于業(yè)務(wù)進(jìn)行自適應(yīng);


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