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闵行区数据下一代防火墙服务保障

来源: 发布时间:2020-10-23

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。 缺乏事前的风险预知,事后的持续检测及响应能力。闵行区数据下一代防火墙服务保障

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最快的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,使设备能够最快时间应对高危威胁,为业务保驾护航; 嘉定区专业性下一代防火墙概况深信服下一代防火墙的价值主张.

传统防火墙的访问控制或者流量管理粒度粗放,只能基于IP/端口号对数据流量进行一刀切式的禁止或允许。深信服下一代防火墙基于庞大的应用和用户识别能力,对数据流量和访问来源进行精细化辨识和分类,使得用户可以轻易从同一个端口协议的数据流量中辨识出任意多种不同的应用,或从无意无序的IP地址中辨识出有意义的用户身份信息,从而针对识别出的应用和用户施加细粒度、有区别的访问控制策略、流量管理策略和安全扫描策略,保障了用户最直接、准确、精细的管理愿望和控制诉求。

例如:允许HTTP网页访问顺利进行,并且保证高访问带宽,但是不允许同样基于HTTP协议的视频流量通过;允许通过QQ进行即时通讯,但是不允许通过QQ传输文件;允许邮件传输,但需要进行防攻击和敏感信息过滤,如发现有攻击入侵或泄密事件马上阻断,等等。


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。 是企业安全建设更高的一个层次的需求。

CSRF即跨站请求伪造,从成因上与XSS漏洞完全相同,不同之处在于利用的层次上,CSRF是对XSS漏洞更高级的利用,利用的核心在于通过XSS漏洞在用户浏览器上执行功能相对复杂的JavaScript脚本代码劫持用户浏览器访问存在XSS漏洞网站的会话,攻击者可以与运行于用户浏览器中的脚本代码交互,使攻击者以受攻击浏览器用户的权限执行恶意操作。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CSRF的攻击代码,防止WEB系统遭受跨站请求伪造攻击。存在短板必然容易被绕过,原有安全设备就形同虚设.徐汇区常规下一代防火墙诚信服务

需要评估现有的安全防护体系在技术层面是否存在短板.闵行区数据下一代防火墙服务保障


事中攻击防御最准确-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专家持续投入与研究,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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