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青浦区技术下一代防火墙服务保障

来源: 发布时间:2022-01-20

分离平面设计

深信服下一代防火墙通过软件设计将网络层和应用层的数据处理进行分离,在底层以应用识别模块为基础,对所有网卡接收到的数据进行识别,再通过抓包驱动把需要处理的应用数据报文抓取到应用层。若应用层发生数据处理失败的情况,也不会影响到网络层数据的转发,从而实现高效率、可靠的数据报文处理。


多核并行处理

深信服下一代防火墙的设计不仅采用了多核的硬件架构,在计算指令设计上还采用了先进的无锁并行处理技术,能够实现多流水线同时处理,成倍提升系统吞吐量,在多核系统下性能表现十分优异,是真正的多核并行处理架构。


好的解决方案应能及时发现业务漏洞,防患于未然.青浦区技术下一代防火墙服务保障

事中攻击防御**准确-下一代WAF引擎

性能瓶颈:设备处理性能存在瓶颈问题的本质原因,安全设备对应用层流量采用的检测手段是全流量检测模式,这样做的问题就是不管流量是好是坏,都需要设备对其进行拆包、还原、特征比对等,设备性能损耗大,性能差,而现网中大部分的流量均是合法流量,我们称之为白流量。

内容还原:在发起应用层攻击时,设备首先会对应用流量进行内容还原,从流量中还原目标业务组件,业界通用思路会构建内容还原引擎解析流量,进而基于还原的目标业务组件开展后续的安全检测;所以能否有效多方位的识别应用层威胁,前提是业务内容还原能力是否够强;

其中比较大的难度就是面对客户环境中众多的异构的、不同版本的、开源的各种组件,安全厂商无法多方位覆盖,存在攻击被绕过的风险;

攻击检测:传统的web防御基于静态规则,太严格的规则容易误杀正常业务流量,造成误判。太松散的规则则容易被绕过,造成漏判,同时对于已知web攻击的各种变种、0day及未知应用层威胁通过静态特征无法有效的防御;

所以传统的应用层防御体系存在性能差、不安全等特征; 青浦区技术下一代防火墙服务保障传统割裂的各种安全产品?

    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。

事前风险分析

1)明确防护主体:**资产有效识别

从风险管理的角度,我们首先需要明确防护的主体对象,通过应用特征、交互协议、端口、IP等方式识别内网的业务系统;

2)识别资产风险:实时漏洞监测分析

基于识别的业务资产,接下来我们会进行业务资产风险分析,通过实时的流量检测,检测业务系统存在的漏洞,比如是否存在恶意注入、代码执行、黑链植入等恶意动作,检测业务系统的漏洞;

3)保障安全能力:安全能力评估

比如业务系统是否有对应的防御手段,是否现有的防御手段是生效的,是否规则库没有更新,是否缺少防御手段等,防止存在安全能力降级及失效的情况;

4)安全价值交付:比较好实践策略部署

基于安全能力降级及失效的情况进行一键防御,实行安全能力的一键提升;除此之外为了切实保障企业资产风险管理工作的落地,我们会为用户提供安全价值交付,基于深信服技服团队的价值交付体系给出对应建议,保障安全安全建设的切实落地。



深信服NGAF具有完备的L2-L7层一体化的安全防御体系来应对已知威胁。

事后持续检测**快速

基于上述的失陷主机的攻击过程,我们在每一个环节都提供了对应的防护手段,在失陷主机非法外联通讯环节,我们提供威胁情报能力及DGA和隐蔽通道的识别能力;在主控端传递恶意指令时我们通过恶意指令库比对非法指令,阻断恶意指令传递动作;在失陷主机执行恶意指令发起定向攻击时,我们提供恶意行为检测,对DDoS、口令暴库、挖矿、勒索攻击传递等各种恶意行为进行检测,抵御失陷主机的攻击行为;多方位防治失陷主机带来的威胁; 看不到有效攻击的来源,就无法让客户看到网络和业务的真实安全情况.虹口区技术下一代防火墙服务保障

通过漫画的形式帮助用户更好地了解所遭受攻击的危害。青浦区技术下一代防火墙服务保障


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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