Sangfor Regex正则引擎

正则表达式是一种识别特定模式数据的方法，它可以精确识别网络中的攻击。经深信服安全**研究发现，业界已有的正则表达式匹配方法的速度一般比较慢，制约了下一代防火墙的整机速度的提高。为此，深信服设计并实现了全新的Sangfor Regex正则引擎，将正则表达式的匹配速度提高到数十Gbps，比PCRE和Google的RE2等**引擎快数十倍，达到业界**水平。

深信服下一代防火墙的Sangfor Regex大幅降低了CPU占用率，有效提高了AF的整机吞吐，从而能够更高速地处理客户的业务数据，该项技术尤其适用于对每秒吞吐量要求特别高的场景，如运营商、电商等。 看不到有效攻击的来源，就无法让客户看到网络和业务的真实安全情况.河北深信服下一代防火墙报价

深信服AF能够有效防护OWASP组织提出的**web安全威胁的主要攻击，并于2013年1月获得了OWASP组织颁发的产品安全功能测试4星评级证书（比较高评级为5星，深信服AF为国内同类产品评分比较高）,为了应对当前持续快速变化的威胁类型，深信服自研了下一代WAF检测引擎。

WEB攻击类型多种多样，当前保障每种类型的攻击均能够有较好的校测效果，通过分析和结合攻击特征，主要应用了如下的关键技术：

(1)异常协议检测

(2)基于人工智能的下一代防御引擎（词法分析、语法分析、漏洞原理分析）

(3)按需解码（结合实际业务情况，按照需要进行内容解码）

(4)机器学引擎，通过学实际业务特征，形成高度贴合用户业务的防御方式。 河北深信服下一代防火墙费用将设备检测到的威胁风险通过图形化的界面进行统计和展示。

    事后检测&响应：威胁行为的持续检测&快速响应传统安全建设主要集中在边界安全防御，缺乏对绕过安全防御措施后的检测及响应能力，如果能做好事后的检测及响应措施，可以极大程度降低安全事件产生的影响。深信服AF融合了事后检测及快速响应技术，即使在攻击入侵之后，也能够帮助用户及时发现入侵后的恶意行为，如检测僵尸主机发起的恶意行为，网页篡改，网站黑链植入及网站Weell后门检测等，并快速推送告警事件，协助用户进行响应处置。

实时流量分析、IPS、WAF、Anti-Virus、内容安全、URL过滤、网页防篡改、防僵尸网络、抗DDoS等提供L2-L7的纵深防御体系，通过一体化引擎及一体化策略配置助力企业安全落地，并对恶意IP进行联动封堵，精细阻断威胁。

事中攻击防御**准确-下一代WAF引擎

下一代WAF设备对比传统WAF设备在处理性能上快速过滤合法流量，安全检测可以专注于恶意流量，处理性能得到极大提升；

同时可识别业界的业务组件，对应用流量访问的内容进行深度还原；

通过人工智能的有监管、无监管协同，精细识别并处理应用层威胁；

通过业务自学、自适应，基于业务模型的WAF防御，成为**懂客户业务的下一代WAF引擎；

可以主动分析经过设备的业务流量中存在的风险并实时展示出来。

分离平面设计

深信服下一代防火墙通过软件设计将网络层和应用层的数据处理进行分离，在底层以应用识别模块为基础，对所有网卡接收到的数据进行识别，再通过抓包驱动把需要处理的应用数据报文抓取到应用层。若应用层发生数据处理失败的情况，也不会影响到网络层数据的转发，从而实现高效率、可靠的数据报文处理。

多核并行处理

深信服下一代防火墙的设计不仅采用了多核的硬件架构，在计算指令设计上还采用了先进的无锁并行处理技术，能够实现多流水线同时处理，成倍提升系统吞吐量，在多核系统下性能表现十分优异，是真正的多核并行处理架构。

融合安全包括从事前的资产风险发现。河北深信服下一代防火墙费用

需要评估现有的安全防护体系在技术层面是否存在短板.河北深信服下一代防火墙报价

事中攻击防御**准确-下一代WAF引擎

1、语法、词法分析：基于语法、词法规则的原理是在理解程序本身语言规范基础上，通过匹配攻击特征检测Web 攻击。其检测的前提是程序语言本身具备规则定义的语义规范，典型的应用是针对 SQL 数据库语言的 SQL 注入攻击，及针对 JS 语言的 XSS 攻击的攻击检测。基于语义规则的 WAF 很大的提升了检出能力，是对规则检测缺点的进一步探索，由于引擎具备对语义的理解能力，当攻击者将攻击语句做回避式的变形时，能被语义分析引擎解析理解，行业中一些产品在实际应用中取得了比规则更好的检测能力。基于语义分析的 WAF 将 Web 攻击检测技术推向了新的台阶，但防护仍然不具备对未知威胁的进化适应能力，处于被动应对攻击状态。如果能将“被动应对”变为“主动进化”，WAF 的防护能力可以进一步得到提升。

2、AI有监督进修：用已知某种或某些特性的样本作为训练集，建立一个判定模型，再用已建立的模型来预测未知样本，此种方法称为有监督进修。特点：提前采用大量已标记的样本训练 AI 引擎，误判率低。

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