深信服AF的WEB扫描器是深信服结合多年来在web应用安全上的研究成果，基于大量信息安全事件应急响应的丰富经验下开发出的一款安全扫描器，该扫描器旨在帮助广大用户对web服务器网站进行深度的安全扫描，指纹识别，漏洞验证，多方位预知web应用系统的安全现状，并提供专业的安全加固建议。支持对web网站服务器操作系统类型：Apache，IIS，Tomcat，Nginx，Weblogic等服务器/中间件类型；php/jsp/asp/c#/python等网站语言类型进行自动识别，并和CVENVD漏洞库智能关联分析。 只有针对真实存在的业务漏洞进行的攻击才是有效攻击.山西什么是下一代防火墙哪个品牌好

深信服防篡改客户端采用系统底层文件过滤技术，在文件系统上加载防篡改客户端驱动程序，拦截分析IRP（I/O Request Pcaket）流，识别用户对文件系统的所有操作，并根据防篡改策略对非法的操作进行拦截，以确保受?；さ耐灸柯嘉募槐淮鄹摹?

1.        客户端软件采用目前的IRF文件驱动流，通过在客户端软件配置需要?；さ奈募柯己驮市硇薷母媚柯嫉挠τ贸绦?，识别修改被保护网站目录的应用程序是否合法；

2.        文件驱动检测并识别到非法应用程序修改目录时，拒绝该应用程序的修改动作，并记录行为日志，上报到AF；

3.        客户端软件只有连接了AF才能使用，不能独立使用；使用客户端软件连接AF时，AF上面须配置一条策略使被?；し衿鱅P与客户端软件能够进行匹配； 福建下一代防火墙是什么到事中所应具备的各类安全防御手段以及事后的持续检测和快速响应机制。

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。

问题二：传统安全建设是拼凑的事中防御，缺乏有效的联动分析和防御机制

传统安全建设方案，搜集到的都是不同产品碎片化的攻击日志信息，只能简单的统计报表展示，并不能结合业务形成有效的资产安全状态分析。另外在防护机制上只能依赖静态的防御策略进行防护，无法及时应对业务发生的变化，不同安全设备之间也无法形成有效的联动封堵机制，不仅投资高，运维方面也难管理。 

深信服下一代防火墙赋予了风险预知、深度安全防护、检测响应的能力，最终形成了全程?；?、全程可视的融合安全体系。

深信服VPN融合安全，简单有效。

全程可视，让安全更简单

另外融合安全的优势是全程可视，通过对业务安全和用户安全的多方位风险展示，让我们更加清晰直观的掌握网络安全态势，提升我们对安全的整体认知能力，让安全运维更简单。

效益与价值：更有效、更简单

全过程的?；ぃ禾峁┓缦杖现⒒烙⒊中觳?、快速响应全过程的融合

更有效的防御：网络层、应用层、新型威胁、0day等威胁的融合，消除防御短板

事后持续检测：绕过防御还能持续检测，如异常行为、潜伏威胁、安全事件

持续融合新技术：结合沙盒、情报等手段，持续提供应对新风险的能力

融合安全：防御、检测、响应的融合，简化安全运营的全过程

全程可视：多方位提升安全?；ふ龉痰娜现芰?

运营简单：安全运营中心，仅需管理统一平台即可闭环保护的过程

集约管理：减少设备的部署，降低单点故障，获得比较大投资回报 所提供的对应安全技术手段的融合。安徽华为下一代防火墙哪家好

深信服下一代防火墙的价值主张.山西什么是下一代防火墙哪个品牌好

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?；谟镆骞嬖虻?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?；谟镆宸治龅?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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