QL注入攻击产生的原因是由于在开发web应用时，没有对用户输入数据的合法性进行判断，使应用程序存在安全存在的危险。用户可以提交一段数据库查询代码，根据程序返回的结果，获得某些他想得知的数据，这就是所谓的SQL Injection，即SQL注入。AF可以通过高效率的URL过滤技术，过滤SQL注入的关键信息，从而有效的避免网站服务器受到SQL注入攻击。

跨站攻击产生的原理是攻击者通过向Web页面里插入恶意html代码，从而达到特殊目的。AF通过先进的数据包正则表达式匹配原理，可以准确地过滤数据包中含有的跨站攻击的恶意代码，从而保护用户的WEB服务器安全。 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。普陀区常规下一代防火墙资格

由于HTTPS的数据是经过SSL加密处理的，如果不进行HTTPS解压，SANGFOR AF无法分析加密数据包里面的内容，从而也无法达到各种攻击检测和防护的作用，而只能进行数据转发。

HTTPS解压主要是在SANGFOR AF内部实现了HTTPS的代理功能。当AF识别到用户在与HTTPS服务器建立连接时，根据用户配置的策略，把这条连接的所有数据包抓到应用层，并用用户配置的SSL证书进行SSL解压，然后把解压后的数据包进行各种安全检测处理，如数据包无异常，则再使用用户配置的SSL证书进行加密发送出去。 杨浦区电话下一代防火墙报价方案继续深入了解到更详细的受害对象列表、安全日志、攻击来源等信息。

一、安全能力的持续增强

1）通过安全规则的持续更新，应对企业内部常规及热门的威胁，增强防火墙对热门威胁的检测能力；

2）结合大数据、AI、多引擎构建的全局性安全能力中心会提炼算法，导入到下一代防火墙中，下一代防火墙会基于精简算法有效应对0day攻击；

3）全球热门事件库，让用户足不出户了解全球威胁态势资讯，并为用户提供对应的安全规则，用户提前为应对热门威胁排兵布阵，多方位增强企业应对全球热门威胁的能力；

二、响应速度变快

1）热门威胁10分钟响应：对于现网的威胁我们能做到威胁**快的10分钟响应，从威胁样本获取、样本分析、全网下发，实现威胁10分钟响应的能力。

2）全球热点事件1小时响应：对于全球热点事件，如wannacry，从热点事前全球爆发、云端样本捕获、样本分析、全网下发、事件库更新，实现热点事件1小时响应，并深度分析热点事件的前世今生，让用户充分了解热点事前的多方位信息，如威胁所属家族、威胁发起源、辐射面积、利用漏洞、应对措施等；

3）安全能力高频更新：下一代防火墙和云端具有极为健壮的交互能力，当高危威胁发生的时候，借助边界+云端的联动能力，可以展开高频次的规则更新，使设备能够**快时间应对高危威胁，为业务保驾护航；

    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**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**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**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。 不同的安全设备看到的是不同的攻击类型，信息是割裂的.

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。 实时监控界面可以根据服务器真实存在的漏洞数量进行排名。浦东新区互联网下一代防火墙互惠互利

企业是否具备实时应对和响应的能力，能够把影响**小化.普陀区常规下一代防火墙资格

事中攻击防御**准确-下一代WAF引擎

流量优化层面：基于应用层交互内容进行深度学*，在该层次上建立深入的流量学*模型，对各种网页元素、参数进行监测、学*、对比，整个过程由设备的自学*功能完成，无需人工干预，同时可以根据web流量的变化进行自适应调整，建立白流量过滤能力，如果有明显偏离正常流量模式的恶意流量，则需要到后续的安全检测流程中；

该白流量基线可以让合法流量快速通行，提升应用层处理效率；

内容还原层面：通过广泛的业务分析以及安全**持续投入与研究，知晓各业务的响应的方式，通过业务组件模型可以有效的从流量中还原业务组件；

安全检测层面：基于大量的应用层流量，采取无监督学*的 AI 模型，根据特定维度对恶意流量做概率统计聚类，识别出攻击特征；采用有监督成长的 AI 模型，从剩余流量中识别出攻击特征，并标签攻击行为，构建攻击特征基线，有效识别误判、漏判；

合法业务基线：每个用户的业务逻辑各不相同，表达方式各异，传统 WAF 对所有用户采用通用的威胁检测方法，难以帮助业务各异的用户有效防护攻击风险，更无法基于业务进行自适应；

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