【网络安全产品】---应用防火墙(WAF)

news2024/10/6 9:28:00

what

Web应用防火墙(Web Application Firewall)

WAF可对网站或者App的业务流量进行恶意特征识别及防护,在对流量清洗和过滤后,将正常、安全的流量返回给服务器,避免网站服务器被恶意入侵导致性能异常等问题,从而保障网站的业务安全和数据安全。

why

如今下一代防火墙集成的功能越来越多,为什么waf依然有一席之地?

首先 防火墙最重要的功能就是位于外网与内网的边界,基于IP进行数据包的转发与丢弃(包过滤),但是网站作为向外界展示的门面,避免不了需要与来自外网的请求进行交互,因此web服务器被放置在DMZ区,这种网络部署,比起一般的防火墙方案,对来自外网的攻击者来说又多了一道关卡。因此为了应对专门针对web的攻击,waf应运而生

how

当网站没有接入到WAF前,DNS直接解析到源站的IP。网站接入WAF后,需要把DNS解析到WAF的CNAME(CNAME-将域名指向另外一个域名),这样流量才会先经过WAF,WAF再将流量转到源站,实现网站流量检测和攻击拦截。

防护规则

ip白/黑名单

通过设置白/黑名单规则匹配条件,指定要检测的匹配特征。如果某个请求满足规则中设置的匹配条件(匹配字段(url/ip/cookie/useragent/body/headerhost/refere) 匹配符(包括/不包括) 匹配内容(请求路径)),则该请求命中对应规则。

cc防护

what cc攻击

CC攻击可以归为DDoS攻击的一种,其原理就是攻击者控制某些主机不停地发大量正常请求数据包给对方服务器造成服务器资源耗尽,一直到宕机崩溃。---DDOS针对IP攻击,cc针对网站攻击

        大流量的DDoS攻击主要是针对IP的四层攻击,而CC攻击是针对七层应用的攻击(例如HTTP GET/POST Flood)。WAF可以防御CC攻击,但对于大流量的DDoS攻击,由于需要通过足够大的带宽资源把所有流量都硬抗下来再进行清洗,只能通过DDoS防护服务来防护。

how 防范

出现网站响应缓慢,流量、CPU、内存等指标异常时认为网站正遭受cc攻击,防护规则,通过限制单个IP/Cookie/Referer访问者对防护网站上源端的访问频率缓解攻击

扫描防护

设置扫描防护规则(高频扫描/短时间内访问大量无效/隐藏目录),识别扫描行为和扫描器特征,阻止攻击者或扫描器对网站的大规模扫描行为,帮助Web业务降低被入侵的风险并减少扫描带来的垃圾流量

区域封禁

通过识别客户端访问请求的来源区域,一键封禁来自特定区域的访问或者允许特定区域的访问,解决部分地区高发的恶意请求问题。

网页防篡改

通过设置网页防篡改规则,锁定需要保护的网站页面(例如敏感页面)。当被锁定的页面在收到请求时,返回已设置的缓存页面,预防源站页面内容被恶意篡改

信息泄露防护

通过设置信息泄露防护规则,使得网站过滤服务器返回内容(例如异常页面、关键字)中的敏感信息(包含身份证号、电话号码、银行卡号、敏感词汇),脱敏展示敏感信息或返回默认异常响应页面

功能类别

功能说明

业务配置

支持对网站的HTTP、HTTPS流量进行安全防护。

Web应用安全防护

常见Web应用攻击防护

  • 防御OWASP常见威胁:SQL注入、XSS跨站、WebShell上传、后门攻击、命令注入、非法HTTP协议请求、常见Web服务器漏洞攻击、CSRF、核心文件非授权访问、路径穿越、网站被扫描等。

  • 网站隐身:不对攻击者暴露站点地址,避免其绕过Web应用防火墙直接攻击。

  • 0day补丁及时更新:及时更新漏洞补丁,防护网站安全。

  • 友好的观察模式:针对网站新上线的业务开启观察模式,对于匹配中防护规则的疑似攻击只告警不阻断,方便统计业务误报状况。

深度精确防护----变形攻击检测

  • 支持全解析多种常见HTTP协议数据格式:任意头部字段、Form表单、Multipart、JSON、XML。

  • 支持解码常见编码类型:URL编码、Java Script Unicode编码、HEX编码、HTML实体编码、Java序列化编码、PHP序列化编码、Base64编码、UTF-7编码、UTF-8编码、混合嵌套编码。

  • 支持预处理机制:空格压缩、注释删减、特殊字符处理,向上层多种检测引擎提供更为精细、准确的数据源。

  • 支持复杂格式数据环境下的检测能力;支持合理的检测逻辑复杂度,避免过多检测数据导致的误报,降低误报率;支持多种形式数据编码的自适应解码,避免利用各种编码形式的绕过。

CC恶意攻击防护

  • 控制单一源IP的访问频率,基于重定向跳转验证、人机识别等。

  • 针对海量慢速请求攻击,根据统计响应码及URL请求分布、异常Referer及User-Agent特征识别,结合网站精准防护规则综合防护。

  • 充分利用阿里云大数据安全优势,建立威胁情报与可信访问分析模型,快速识别恶意流量。

精准访问控制

  • 提供友好的配置控制台界面,支持IP、URL、Referer、User-Agent等HTTP常见字段的条件组合,配置强大的精准访问控制策略;支持盗链防护、网站后台保护等防护场景。

  • 与Web常见攻击防护、CC防护等安全模块结合,搭建多层综合保护机制;依据需求,轻松识别可信与恶意流量。

虚拟补丁

在Web应用漏洞补丁发布和修复之前,通过调整Web防护策略实现快速防护。

攻击事件管理

支持对攻击事件、攻击流量、攻击规模的集中管理统计。

灵活性、可靠性

  • 支持负载均衡:以集群方式提供服务,多台服务器负载均衡,支持多种负载均衡策略。

  • 支持平滑扩容:可根据实际流量情况,缩减或增加集群服务器的数量,实现服务能力弹性扩容。

  • 无单点问题:单台服务器宕机或者维修,均不影响正常服务。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1643219.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

计算机网络——Dijkstra路由算法

实验目的 实现基于 Dijkstra 算法的路由软件 实验内容 网络拓扑如图所示 实验过程 先编写开辟应该图的空间,然后给点映射数字,构建图。程序获取用户输入的学号,构建图中边的权值。接下来程序从用户输入获取最短路径的搜索起点&#xff0…

prometheus+grafana的安装与部署及优点

一、Prometheus 的优点 1、非常少的外部依赖,安装使用超简单; 2、已经有非常多的系统集成 例如:docker HAProxy Nginx JMX等等; 3、服务自动化发现; 4、直接集成到代码; 5、设计思想是按照分布式、微服…

QT Windows 实现调用Windows API获取ARP 表

简介 使用ping方式获取网络可访问或者存在的设备发现部分会无法ping通但实际网络上存在此设备, 但使用arp -a却可以显示出来, 所以现在使用windows API的方式获取arp 表。 实现 参考Windows提供的示例转化成Qt Qt .pro LIBS -liphlpapiLIBS -lws2_32…

分割链表

/*** Definition for singly-linked list.* struct ListNode {* int val;* struct ListNode *next;* };*/typedef struct ListNode ListNode; struct ListNode* partition(struct ListNode* head, int x){if(head NULL){return head;}//创建新链表ListNode* lessHead,*…

UE5(射线检测)学习笔记

这一篇会讲解射线检测点击事件、离开悬停、进入悬停事件的检测,以及关闭射线检测的事件,和射线检测蓝图的基础讲解。 创建一个简单的第三人称模板 创建一个射线检测的文件夹RadiationInspection,并且右键蓝图-场景组件-命名为BPC_Radiation…

用于密集预测任务的通道知识蒸馏——关键字:蒸馏

摘要 https://arxiv.org/pdf/2011.13256 知识蒸馏(KD)已被证明是训练紧凑密集预测模型的简单有效工具。通过从大型教师网络转移而来的额外监督来训练轻量级学生网络。大多数先前的针对密集预测任务的KD变体都在空间域中对学生网络和教师网络的激活图进行对齐,通常是通过在每…

pandas读取文件导致jupyter内核崩溃如何解决

读取execl文件出现以下问题: str_name "D:\\cao_use\\2017_2021(new).xlsx" train_df pd.read_excel(str_name, usecols[0])崩溃的指示图如下所示: bug原因:读入的文件太大,所需时间过长,在读取的过程中,使用中断按钮暂停会直…

C语言实战项目--贪吃蛇

贪吃蛇是久负盛名的游戏之一,它也和俄罗斯⽅块,扫雷等游戏位列经典游戏的行列。在编程语言的教学中,我们以贪吃蛇为例,从设计到代码实现来提升大家的编程能⼒和逻辑能⼒。 在本篇讲解中,我们会看到很多陌生的知识&…

13_Scala面向对象编程_伴生对象

文章目录 1.伴生对象1.1 scala的一个性质,scala文件中的类都是公共的;1.2 scala使用object关键字也可以声明对象; 3.关于伴生对象和类4.权限修饰符,scala仅有private;5.伴生对象可以访问伴生类中的私有属性;6.案例7.伴…

AI预测福彩3D第10套算法实战化赚米验证第1弹2024年5月5日第1次测试

从今天开始,准备启用第10套算法,来验证下本算法的可行性。因为本算法通过近三十期的内测(内测版没有公开预测结果),发现本算法的预测结果优于其他所有算法的效果。彩票预测只有实战才能检验是否有效,只有真…

【论文阅读】Sparse is Enough in Scaling Transformers

Sparse is Enough in Scaling Transformers 论文地址摘要1 介绍2 相关工作模型压缩。模型修剪模型蒸馏。稀疏注意力。张量分解。稀疏前馈。 3 Sparse is Enough3.1 稀疏前馈层3.2 稀疏 QKV 层3.3 稀疏损失层。 4 长序列的稀疏性4.1 长序列架构4.2 内存效率的可逆性4.3 泛化的循…

AI工具大揭秘:如何改变我们的工作和生活

文章目录 📑前言一、常用AI工具:便利与高效的结合1.1 语音助手1.2 智能推荐系统1.3 自然语言处理工具 二、创新AI应用:不断突破与发展2.1 医疗诊断AI2.2 智能家居2.3 无人驾驶技术 三、AI工具在人们生活中的应用和影响3.1 生活方式的变化3.2 …

Webshell绕过技巧分析之-base64/HEX/Reverse/Html/Inflate/Rot13

在网络安全运营,护网HVV,重保等活动的过程中,webshell是一个无法绕过的话题。通常出现的webshell都不是以明文的形式出现,而是针对webshell关键的内容进行混淆,编码来绕过网络安全产品(IDS,WAF&…

【深耕 Python】Quantum Computing 量子计算机(2)绘制电子运动平面波

写在前面 往期量子计算机博客: 【深耕 Python】Quantum Computing 量子计算机(1)图像绘制基础 一、所需公式 1、自由空间中电子的波函数公式: 2、常量代换: 3、物理常量: 二、Python代码: …

PostgreSQL和openGauss优化器对一个关联查询的SQL优化改写

PostgreSQL和openGauss数据库优化器在merge join关联查询的SQL优化改写 PostgreSQL 查询计划openGauss 查询计划拓展对比 看腻了文章就来听听视频讲解吧:https://www.bilibili.com/video/BV1oH4y137P7/ 数据库类型数据库版本PostgreSQL16.2openGauss6.0 创建测试表…

【Java基础】成员变量和局部变量的区别

成员变量vs局部变量 局部变量没有默认值 成员变量有默认值局部变量在栈中开辟内存 成员变量在堆中开辟内存局部变量是当其所在的函数被调用时开辟内存 成员变量是创建对象时开辟内存局部变量是当其作用域结束时立刻释放内存 成员变量是当其所属的对象成为垃圾时等待垃圾回收线…

Rust里的Fn/FnMut/FnOnce和闭包匿名函数关系

闭包(英语:Closure),又称词法闭包(Lexical Closure)或函数闭包(function closures),是引用了自由变量的函数。这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在,即使…

【设计模式】函数式编程范式工厂模式(Factory Method Pattern)

目录标题 定义函数式接口函数式接口实现类工厂类封装实际应用总结 定义函数式接口 ISellIPad.java /*** 定义一个函数式接口* param <T>*/ FunctionalInterface public interface ISellIPad<T> {T getSellIPadInfo();}函数式接口实现类 HuaWeiSellIPad.java pu…

大气网格化精细化监管监测哪家好?

一、什么是大气网格化精细化监管监测 在当今环境问题日益突出的时代&#xff0c;大气质量监测与监管成为了至关重要的工作。大气网格化精细化监管监测系统的出现&#xff0c;为我们更好地了解和掌握大气环境状况提供了有力手段。然而&#xff0c;面对众多的系统供应商&#xff…

《自动机理论、语言和计算导论》阅读笔记:p352-P401

《自动机理论、语言和计算导论》学习第 12 天&#xff0c;p352-P401总结&#xff0c;总计 50 页。 一、技术总结 1.Turing Machine ™ 2.undecidability ​ a.Ld(the diagonalization language) 3.reduction p392, In general, if we have an algorithm to convert insta…