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。 看不到有效攻擊的來源，就無法讓客戶看到網絡和業務的真實安全情況.河北深信服下一代防火墻報價

深信服AF能夠有效防護OWASP組織提出的**web安全威脅的主要攻擊，并于2013年1月獲得了OWASP組織頒發的產品安全功能測試4星評級證書（比較高評級為5星，深信服AF為國內同類產品評分比較高）,為了應對當前持續快速變化的威脅類型，深信服自研了下一代WAF檢測引擎。

WEB攻擊類型多種多樣，當前保障每種類型的攻擊均能夠有較好的校測效果，通過分析和結合攻擊特征，主要應用了如下的關鍵技術：

(1)異常協議檢測

(2)基于人工智能的下一代防御引擎（詞法分析、語法分析、漏洞原理分析）

(3)按需解碼（結合實際業務情況，按照需要進行內容解碼）

(4)機器學引擎，通過學實際業務特征，形成高度貼合用戶業務的防御方式。 河北深信服下一代防火墻費用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。

    事后檢測&響應：威脅行為的持續檢測&快速響應傳統安全建設主要集中在邊界安全防御，缺乏對繞過安全防御措施后的檢測及響應能力，如果能做好事后的檢測及響應措施，可以極大程度降低安全事件產生的影響。深信服AF融合了事后檢測及快速響應技術，即使在攻擊入侵之后，也能夠幫助用戶及時發現入侵后的惡意行為，如檢測僵尸主機發起的惡意行為，網頁篡改，網站黑鏈植入及網站Weell后門檢測等，并快速推送告警事件，協助用戶進行響應處置。

實時流量分析、IPS、WAF、Anti-Virus、內容安全、URL過濾、網頁防篡改、防僵尸網絡、抗DDoS等提供L2-L7的縱深防御體系，通過一體化引擎及一體化策略配置助力企業安全落地，并對惡意IP進行聯動封堵，精細阻斷威脅。

事中攻擊防御**準確-下一代WAF引擎

下一代WAF設備對比傳統WAF設備在處理性能上快速過濾合法流量，安全檢測可以專注于惡意流量，處理性能得到極大提升；

同時可識別業界的業務組件，對應用流量訪問的內容進行深度還原；

通過人工智能的有監管、無監管協同，精細識別并處理應用層威脅；

通過業務自學、自適應，基于業務模型的WAF防御，成為**懂客戶業務的下一代WAF引擎；

可以主動分析經過設備的業務流量中存在的風險并實時展示出來。

分離平面設計

深信服下一代防火墻通過軟件設計將網絡層和應用層的數據處理進行分離，在底層以應用識別模塊為基礎，對所有網卡接收到的數據進行識別，再通過抓包驅動把需要處理的應用數據報文抓取到應用層。若應用層發生數據處理失敗的情況，也不會影響到網絡層數據的轉發，從而實現高效率、可靠的數據報文處理。

多核并行處理

深信服下一代防火墻的設計不僅采用了多核的硬件架構，在計算指令設計上還采用了先進的無鎖并行處理技術，能夠實現多流水線同時處理，成倍提升系統吞吐量，在多核系統下性能表現十分優異，是真正的多核并行處理架構。

融合安全包括從事前的資產風險發現。河北深信服下一代防火墻費用

需要評估現有的安全防護體系在技術層面是否存在短板.河北深信服下一代防火墻報價

事中攻擊防御**準確-下一代WAF引擎

1、語法、詞法分析：基于語法、詞法規則的原理是在理解程序本身語言規范基礎上，通過匹配攻擊特征檢測Web 攻擊。其檢測的前提是程序語言本身具備規則定義的語義規范，典型的應用是針對 SQL 數據庫語言的 SQL 注入攻擊，及針對 JS 語言的 XSS 攻擊的攻擊檢測。基于語義規則的 WAF 很大的提升了檢出能力，是對規則檢測缺點的進一步探索，由于引擎具備對語義的理解能力，當攻擊者將攻擊語句做回避式的變形時，能被語義分析引擎解析理解，行業中一些產品在實際應用中取得了比規則更好的檢測能力。基于語義分析的 WAF 將 Web 攻擊檢測技術推向了新的臺階，但防護仍然不具備對未知威脅的進化適應能力，處于被動應對攻擊狀態。如果能將“被動應對”變為“主動進化”，WAF 的防護能力可以進一步得到提升。

2、AI有監督進修：用已知某種或某些特性的樣本作為訓練集，建立一個判定模型，再用已建立的模型來預測未知樣本，此種方法稱為有監督進修。特點：提前采用大量已標記的樣本訓練 AI 引擎，誤判率低。

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