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普陀區常規下一代防火墻資格

來源: 發布時間:2020-08-06

QL注入攻擊產生的原因是由于在開發web應用時,沒有對用戶輸入數據的合法性進行判斷,使應用程序存在安全存在的危險。用戶可以提交一段數據庫查詢代碼,根據程序返回的結果,獲得某些他想得知的數據,這就是所謂的SQL Injection,即SQL注入。AF可以通過高效率的URL過濾技術,過濾SQL注入的關鍵信息,從而有效的避免網站服務器受到SQL注入攻擊。

跨站攻擊產生的原理是攻擊者通過向Web頁面里插入惡意html代碼,從而達到特殊目的。AF通過先進的數據包正則表達式匹配原理,可以準確地過濾數據包中含有的跨站攻擊的惡意代碼,從而保護用戶的WEB服務器安全。 將設備檢測到的威脅風險通過圖形化的界面進行統計和展示。普陀區常規下一代防火墻資格

由于HTTPS的數據是經過SSL加密處理的,如果不進行HTTPS解壓,SANGFOR AF無法分析加密數據包里面的內容,從而也無法達到各種攻擊檢測和防護的作用,而只能進行數據轉發。

HTTPS解壓主要是在SANGFOR AF內部實現了HTTPS的代理功能。當AF識別到用戶在與HTTPS服務器建立連接時,根據用戶配置的策略,把這條連接的所有數據包抓到應用層,并用用戶配置的SSL證書進行SSL解壓,然后把解壓后的數據包進行各種安全檢測處理,如數據包無異常,則再使用用戶配置的SSL證書進行加密發送出去。 楊浦區電話下一代防火墻報價方案繼續深入了解到更詳細的受害對象列表、安全日志、攻擊來源等信息。

一、安全能力的持續增強

1)通過安全規則的持續更新,應對企業內部常規及熱門的威脅,增強防火墻對熱門威脅的檢測能力;

2)結合大數據、AI、多引擎構建的全局性安全能力中心會提煉算法,導入到下一代防火墻中,下一代防火墻會基于精簡算法有效應對0day攻擊;

3)全球熱門事件庫,讓用戶足不出戶了解全球威脅態勢資訊,并為用戶提供對應的安全規則,用戶提前為應對熱門威脅排兵布陣,多方位增強企業應對全球熱門威脅的能力;

二、響應速度變快

1)熱門威脅10分鐘響應:對于現網的威脅我們能做到威脅**快的10分鐘響應,從威脅樣本獲取、樣本分析、全網下發,實現威脅10分鐘響應的能力。

2)全球熱點事件1小時響應:對于全球熱點事件,如wannacry,從熱點事前全球爆發、云端樣本捕獲、樣本分析、全網下發、事件庫更新,實現熱點事件1小時響應,并深度分析熱點事件的前世今生,讓用戶充分了解熱點事前的多方位信息,如威脅所屬家族、威脅發起源、輻射面積、利用漏洞、應對措施等;

3)安全能力高頻更新:下一代防火墻和云端具有極為健壯的交互能力,當高危威脅發生的時候,借助邊界+云端的聯動能力,可以展開高頻次的規則更新,使設備能夠**快時間應對高危威脅,為業務保駕護航;

    安全云腦助力的能力維度:安全云腦通過構建全球樣本采集點并通過廠商安全情報的交換,豐富的數據來源,擴充自身的數據生態;基于**的技術架構,對海量的數據進行匯聚、分析、挖掘,通過人工智能構建眾多引擎,如僵尸網絡引擎、惡意鏈接引擎,惡意文件檢測引擎等,不斷的對高危、熱點威脅進行深度檢測與分析,并通過攻防、安全**不斷的優化云端架構和算法引擎;安全云腦具體能力如下:云查服務:主要將防火墻尚需確認的灰色樣本,如惡意文件、URL、域名等在云端進行有效性鑒定;熱門威脅服務:將當前客戶網絡中**熱門的威脅,如URL、域名、文件特征以規則方式更新到下一代防火墻,讓防火墻可以抵御熱門的威脅;安全規則:通過全球的樣本采集點,將僵尸網絡、攻擊、APT、weell等惡意威脅通過僵尸網絡引擎、惡意文件檢測引擎等將特征進行聚類,統一以安全規則的方式下發給深信服下一代防火墻,增強防火墻對惡意威脅檢測的能力;威脅分析:通過云端的廣維數據,可以為用戶提供威脅分析服務,為用戶提供威脅查詢入口,讓用戶知曉當前的安全風險,攻擊者畫像、攻擊趨勢以及攻擊的具體信息,直觀的感受風險并作出風險預判。 不同的安全設備看到的是不同的攻擊類型,信息是割裂的.

Sangfor Regex正則引擎

正則表達式是一種識別特定模式數據的方法,它可以精確識別網絡中的攻擊。經深信服安全**研究發現,業界已有的正則表達式匹配方法的速度一般比較慢,制約了下一代防火墻的整機速度的提高。為此,深信服設計并實現了全新的Sangfor Regex正則引擎,將正則表達式的匹配速度提高到數十Gbps,比PCRE和Google的RE2等**引擎快數十倍,達到業界**水平。

深信服下一代防火墻的Sangfor Regex大幅降低了CPU占用率,有效提高了AF的整機吞吐,從而能夠更高速地處理客戶的業務數據,該項技術尤其適用于對每秒吞吐量要求特別高的場景,如運營商、電商等。 實時監控界面可以根據服務器真實存在的漏洞數量進行排名。浦東新區互聯網下一代防火墻互惠互利

企業是否具備實時應對和響應的能力,能夠把影響**小化.普陀區常規下一代防火墻資格


事中攻擊防御**準確-下一代WAF引擎

流量優化層面:基于應用層交互內容進行深度學*,在該層次上建立深入的流量學*模型,對各種網頁元素、參數進行監測、學*、對比,整個過程由設備的自學*功能完成,無需人工干預,同時可以根據web流量的變化進行自適應調整,建立白流量過濾能力,如果有明顯偏離正常流量模式的惡意流量,則需要到后續的安全檢測流程中;

該白流量基線可以讓合法流量快速通行,提升應用層處理效率;

內容還原層面:通過廣泛的業務分析以及安全**持續投入與研究,知曉各業務的響應的方式,通過業務組件模型可以有效的從流量中還原業務組件;

安全檢測層面:基于大量的應用層流量,采取無監督學*的 AI 模型,根據特定維度對惡意流量做概率統計聚類,識別出攻擊特征;采用有監督成長的 AI 模型,從剩余流量中識別出攻擊特征,并標簽攻擊行為,構建攻擊特征基線,有效識別誤判、漏判;

合法業務基線:每個用戶的業務邏輯各不相同,表達方式各異,傳統 WAF 對所有用戶采用通用的威脅檢測方法,難以幫助業務各異的用戶有效防護攻擊風險,更無法基于業務進行自適應;


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