传统防火墙的访问控制或者流量管理粒度粗放，只能基于IP/端口号对数据流量进行一刀切式的禁止或允许。深信服下一代防火墙基于庞大的应用和用户识别能力，对数据流量和访问来源进行精细化辨识和分类，使得用户可以轻易从同一个端口协议的数据流量中辨识出任意多种不同的应用，或从无意无序的IP地址中辨识出有意义的用户身份信息，从而针对识别出的应用和用户施加细粒度、有区别的访问控制策略、流量管理策略和安全扫描策略，保障了用户**直接、准确、精细的管理愿望和控制诉求。

例如：允许HTTP网页访问顺利进行，并且保证高访问带宽，但是不允许同样基于HTTP协议的视频流量通过；允许通过QQ进行即时通讯，但是不允许通过QQ传输文件；允许邮件传输，但需要进行防攻击和敏感信息过滤，如发现有攻击入侵或泄密事件马上阻断，等等。 不同的安全设备看到的是不同的攻击类型，信息是割裂的.静安区数据下一代防火墙销售价格

    基础防火墙特性深信服AF兼容传统防火墙的所有功能特性，包括交换/路由、访问控制，A-A/A-S双机热备、软硬件Bypass、系统管理、日志报表、会话管理、抗DDoS攻击、应用代理、DHCP/DNS等等。PPPoE通过ADSL接e已经成为越来越多中小企业的选择，而ADSL需要拨号以后才能获得IP地址。深信服AF支持PPPoE协议，作为PPPoEClient端完成与PPPoEServer建立连接和地址获取，通过设置用户名和口令即可支持ADSL接入，获得动态IP地址、网关及DNS地址，自动完成拨号过程，接e网络。解决中小企业上网问题。 长宁区企业下一代防火墙诚信服务看懂安全现状和风险。

深信服AF除了能实现等同于传统防火墙的访问控制功能之外还能实现基于应用及地域的访问控制，帮助用户更好的进行精细控制。

地域访问控制主要是通过对访问者的IP地址进行归属地判断，判断所属国家或地区是否能够对业务进行访问。SANGFOR AF内置了一个全球的IP地址库，并定期更新。地址库由三部分组成：黑名单、白名单和全球地址库，用户可以在WEBUI上对此地址库配置黑白名单和IP归属地纠错。

一、访问者的IP首先会根据IP黑名单进行匹配，如果此IP是黑名单的IP则直接拒绝访问；

二、根据IP白名单进行匹配，如果此IP是白名单的IP则直接允许访问；

三、如果不在黑白名单中，则通过IP地址库进行匹配，得出此IP的归属地（那个国家或地区），然后根据用户配置的此国家或是地区的访问策略进行拒绝或允许访问。

    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。 基于传统多产品的组合方案使大多数用户没有办法进行统一分析.

问题一：传统信息安全建设，以事中防御为主。缺乏事前的风险预知，事后的持续检测及响应能力

传统意义上的安全建设无论采用的是多安全产品叠加方案还是采用UTM/NGFW+WAF的整合类产品解决方案，关注的重点都在于如何防护资产在被攻击过程中不被攻击入侵成功，但是并不具备对于资产的事前风险预知和事后检测响应的能力，从业务风险的生命周期来看，**具备事中的防护是不完整的，如果能在事前做好预防措施以及在事后提高检测和响应的能力，安全事件发生产生的不良影响会大幅度降低，所以未来，融合安全将是安全建设发展的趋势。 企业级的网络安全需要什么.黄浦区常规下一代防火墙一体化

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。静安区数据下一代防火墙销售价格

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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