弱口令被视为众多认证类web应用程序的普遍风险问题，AF通过对弱口令的检查，制定弱口令检查规则控制弱口令多方位存在于web应用程序中。同时通过时间锁定的设置防止攻击者对web系统口令的破解。

通过对HTTP协议内容的单次解析，分析其内容字段中的异常，用户可以根据自身的Web业务系统来量身定造允许的HTTP头部请求方法，有效过滤其他非法请求信息。

针对某些特定的敏感页面或者应用系统，如管理员登陆页面等，为了防止攻击者访问并不断的进行登录密码尝试，AF可以提供访问URL登录进行短信认证的方式，提高访问的安全性。 安全运营是否能够简化？北京下一代防火墙厂家

    安全云脑助力的能力维度：安全云脑通过构建全球样本采集点并通过厂商安全情报的交换，丰富的数据来源，扩充自身的数据生态；基于领先的技术架构，对海量的数据进行汇聚、分析、挖掘，通过人工智能构建众多引擎，如僵尸网络引擎、恶意链接引擎，恶意文件检测引擎等，不断的对高危、热点威胁进行深度检测与分析，并通过攻防、安全专家不断的优化云端架构和算法引擎；安全云脑具体能力如下：云查服务：主要将防火墙尚需确认的灰色样本，如恶意文件、URL、域名等在云端进行有效性鉴定；热门威胁服务：将当前客户网络中最热门的威胁，如URL、域名、文件特征以规则方式更新到下一代防火墙，让防火墙可以抵御热门的威胁；安全规则：通过全球的样本采集点，将僵尸网络、攻击、APT、weell等恶意威胁通过僵尸网络引擎、恶意文件检测引擎等将特征进行聚类，统一以安全规则的方式下发给深信服下一代防火墙，增强防火墙对恶意威胁检测的能力；威胁分析：通过云端的广维数据，可以为用户提供威胁分析服务，为用户提供威胁查询入口，让用户知晓当前的安全风险，攻击者画像、攻击趋势以及攻击的具体信息，直观的感受风险并作出风险预判。 安徽下一代防火墙是什么传统割裂的各种安全产品？

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。经深信服安全专家研究发现，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等知名引擎快数十倍，达到业界领先水平。

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。

    事后风险检测最快速在风险的全生命周期管理过程中，我们发现威胁入侵点并不总是由外向内的持续渗透，内部的人同样可以通过信息传递手段植入攻击、木马，让内部主机大量失陷，即便是由外向内的攻击，由于设备的更新换代或者策略调整及运维管理的过程中，也会造成安全管理的空窗期，让外部的恶意威胁有机可乘潜入企业内网；因此在安全风险管理中需要具备持续对威胁检测的能力，当威胁发起对外连接的行为的时候，最快时间将其检测到并快速处置，常见的攻击诸如：WEELL攻击、黑链植入、僵尸网络攻击等；这里面我们以僵尸网络为例为大家讲一下，如何对已失陷的主机进行持续的风险检测；为了防治失陷主机造成的威胁，我们需要多方位了解失陷主机的攻击过程：1）非法外联通讯：失陷主机和主控端建立非法连接，传递恶意指令；2）恶意指令传递：主控端传递恶意指令，要求被控端发起何种类型的恶意行为；3）肉鸡定向攻击：被控端基于恶意指令发起定向的行为，比如挖矿、口令爆破、DDoS等各种攻击。 企业级的网络安全需要什么.

深信服AF为帮助保护用户快速管理资产，避免安全防护策略的遗漏实现了基于流量检测的资产自动发现功能，可以通过流经流量的IP地址检测及端口检测快速发现自身资产，帮助用户进行策略的有效配置。

对于网络中的流量，我们可以通过是否与知名DNS服务器连接、是否访问知名网站、是否有被搜索引擎进行检测等算法来判定哪些是内网主机。在通过端口的链接情况，记录开放的端口情况，帮助用户了解自身网路情况。

支持SQL注入，XSS跨站脚本攻击，目录遍历，CSRF跨站请求伪造，远程文件包含，命令注入，敏感信息泄露，Struct 2漏洞等众多扫描插件，覆盖所有OWASP TOP10高危漏洞，保证较多方位深入的WEB网站扫描效果。 通过从业务安全、用户安全以及漏洞分布三个维度来多方位地帮助用户了解网络当中存在的威胁。广东华三下一代防火墙报价

缺乏事前的风险预知，事后的持续检测及响应能力。北京下一代防火墙厂家

事中攻击防御最准确-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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