单次解析架构

深信服下一代防火墙采用单次解析架构实现报文的一次解析一次匹配，有效提升了应用层效率。实现单次解析技术的一个关键要素就是软件架构设计实现网络层、应用层的平面分离，将数据通过“0”拷贝技术提取到应用平面上实现威胁特征的统一解析和统一检测，减少冗余的数据包封装，实现高性能的数据处理。

 跳跃式扫描技术

深信服下一代防火墙利用多年积累的应用识别技术，在内核驱动层面通过私有协议将所有经过下一代防火墙的数据包都打上应用的标签。当数据包被提取到内容检测平面进行检测时，设备会找到对应的应用威胁特征，通过使用跳跃式扫描技术跳过无关的应用威胁检测特征，减少无效扫描，提升扫描效率。比如：流量被识别为HTTP流量，那么FTP server的相关漏洞攻击特征便不会对系统造成威胁，便可以暂时跳过检测进行转发，提升转发的效率。

    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。 闵行区常规下一代防火墙好处传统割裂的各种安全产品？

深信服AF采用自主研发的DOS攻击算法，可防护基于数据包的DOS攻击、IP协议报文的DOS攻击、TCP协议报文的DOS攻击、基于HTTP协议的DOS攻击等，实现对网络层、应用层的各类资源耗尽的拒绝服务攻击的防护，实现L2-L7层的异常流量清洗。

深信服AF采用流模式和启发式文件扫描技术，并使用自研的AI杀毒引擎SAVE，可对HTTP、SMTP、POP3、FTP等多种协议类型的近百万种攻击进行查杀，包括木马、蠕虫、宏攻击、脚本攻击等，同时可对多线程并发、深层次压缩文件等进行有效控制和查杀。

    链路聚合（LinkAggregation），是指将多个物理接口捆绑在一起，成为一个逻辑接口，以实现出/入流量在各成员接口中的负荷分担。SANGFORAF根据用户配置的端口负荷分担策略(主备、负载均衡-h、负载均衡-RR)决定报文从哪一个成员接口发送到下一跳地址。当交换机检测到其中一个成员接口链路发生故障时，就停止在此接口上发送报文，并根据负荷分担策略在剩下接口链路中重新计算报文发送的接口。故障接口恢复后会再次重新计算报文发送接口。链路聚合在增加链路带宽（如果一个接口1G带宽，另外一个接口也是1G带宽，如果把这两个接口聚合成一个逻辑接口，理论上这个逻辑接口的带宽就是2G。）实现链路传输弹性和冗余等方面是一项很重要的技术。 深信服VPN融合安全，简单有效。

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。

如何能够搭建和利用大数据分析平台来帮助用户预测和发现未知威胁.虹口区专业性下一代防火墙电话多少

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协议异常检测：通过对http协议字段和内容进行深度分析，识别对应协议是否存在异常特征。下一代WAF引擎：通过融合协议解析、解码、机器学*、正则引擎匹配、词法和语法分析等技术方案，形成深信服下一代WAF引擎。

1、标准协议解析，根据tcp/ip,http,ftp等协议标准，解析网络流量，还原流量内容。

2、标准解码：根据标准协议解析后，根据协议中定义的编码标准，对内容进行进一步的标准协议解析。

3、业务解码：结合业务的编码实现，对业务内容进行解码；如：业务采用8/16进展进行编码。通过协议解析、标准解码、业务解码等环节，**终形成对数据进行业务级别的还原，然后对内容进行检测，以此达到较好的安全防御能力。当前标准解码和业务解码支持base64，Unicode，十六进制/八进制，html，url等各种常见协议。

4、行为分析：利用机器学*算法，对用户的业务流量特征进行学*和分析，形成针对用户业务特征的威胁检测模型。

5、正则引擎：基于对攻击分析提取特征，形成snort规则。然后进行规则匹配。

6、词法分析：单词解析

7、语法分析：语法解析

8、云端联动：设备联动安全云脑，快速更新安全能力和威胁情报。

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