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松江区信息下一代防火墙互惠互利

来源: 发布时间:2020-10-25

1积极对抗未知威胁攻击

单个组织需要与整个黑产抗衡,包括未知的恶意软件、恶意链接等规则难以快速更新防御的威胁 - 黑产组织会通过出售或租赁其恶意软件,为各式各样的攻击者提供攻击工具。同时,高级规避技术已实现商品化,使攻击可成功规避传统的检测方法。现在,即使是技能不足的攻击者也能发起独特的攻击,轻而易举地规避传统威胁识别和防护方法,因此不得不进行人为干预,但面对当今庞大的威胁数量,人为干预无法进行有效扩展。 即使有大量的攻击也不意味着对业务安全的威胁很大.松江区信息下一代防火墙互惠互利

事中攻击防御**准确-SAVE杀毒引擎


下图是深信服的SAVE安全智能检测引擎与传统防攻击引擎在算法、特征及安***果维度的对比:

首先传统的防攻击引擎是采用固定的特征识别与匹配的算法,同时依赖于静态特征库,通常特征的提取需要安全**进行人工研判,效率低下,面对业界越来越多的恶意攻击,应对乏力;SAVE安全智能检测引擎采用人工智能的算法,结合深信服云端的大量质量样本进行深度分析,自适应调整攻击防治模型;从特征自动提取到算法的自我优化实现自动化、自适应的攻击防治;

在安***果层面,传统引擎对于未知及勒索攻击无法有效防护,但是基于深信服SAVE引擎可通过数据泛化技术,基于已知的知识维度来预测未知及勒索攻击,有效提升攻击防治的安***果;


上海技术下一代防火墙承诺守信只有看到L2-L7层的攻击才能了解网络的整体安全状况.

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。


由于web应用系统在开发时并没有完善的安全控制,对上传至web服务器的信息进行检查,从而导致web服务器被植入攻击、木马成为攻击者利用的工具。AF通过严格控制上传文件类型,检查文件头的特征码防止有安全问题的文件上传至服务器。同时还能够结合攻击防护、插件过滤等功能检查上传文件的安全性,以达到保护web服务器安全的目的。

缓冲区溢出攻击是利用缓冲区溢出漏洞所进行的攻击行动。可以利用它执行非授权指令,甚至可以取得系统特权,进而进行各种非法操作。AF通过对URL长度,POST实体长度和HTTP头部内容长度检测来防御此类型的攻击。 让运维管理人员更加了解自身的网络安全状态。

主动防御可以针对受保护主机接受的URL请求中带的参数变量类型,以及变量长度按照设定的阈值进行自动学,学完成后可以抵御各种变形攻击。另外还可以通过自定义参数规则来更精确的匹配合法URL参数,提高攻击识别能力。

Web应用系统中通常会包含有系统管理员管理界面以便于管理员远程维护web应用系统,但是这种便利很可能会被攻击者利用从而入侵应用系统。通过AF提供的受限URL防护功能,帮助用户选择特定URL的开放对象,防止由于过多的信息暴露于公网产生的威胁。 安全运营是否能够简化?嘉定区上门下一代防火墙需求

缺乏事前的风险预知,事后的持续检测及响应能力。松江区信息下一代防火墙互惠互利

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,**终形成了全程保护、全程可视的融合安全体系。


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