深信服AF的WEB掃描器是深信服結合多年來在web應用安全上的研究成果，基于大量信息安全事件應急響應的豐富經驗下開發出的一款安全掃描器，該掃描器旨在幫助廣大用戶對web服務器網站進行深度的安全掃描，指紋識別，漏洞驗證，多方位預知web應用系統的安全現狀，并提供專業的安全加固建議。支持對web網站服務器操作系統類型：Apache，IIS，Tomcat，Nginx，Weblogic等服務器/中間件類型；php/jsp/asp/c#/python等網站語言類型進行自動識別，并和CVENVD漏洞庫智能關聯分析。 只有針對真實存在的業務漏洞進行的攻擊才是有效攻擊.山西什么是下一代防火墻哪個品牌好

深信服防篡改客戶端采用系統底層文件過濾技術，在文件系統上加載防篡改客戶端驅動程序，攔截分析IRP（I/O Request Pcaket）流，識別用戶對文件系統的所有操作，并根據防篡改策略對非法的操作進行攔截，以確保受保護的網站目錄文件不被篡改。

1.        客戶端軟件采用目前的IRF文件驅動流，通過在客戶端軟件配置需要保護的文件目錄和允許修改該目錄的應用程序，識別修改被保護網站目錄的應用程序是否合法；

2.        文件驅動檢測并識別到非法應用程序修改目錄時，拒絕該應用程序的修改動作，并記錄行為日志，上報到AF；

3.        客戶端軟件只有連接了AF才能使用，不能**使用；使用客戶端軟件連接AF時，AF上面須配置一條策略使被保護服務器IP與客戶端軟件能夠進行匹配； 福建下一代防火墻是什么到事中所應具備的各類安全防御手段以及事后的持續檢測和快速響應機制。

弱口令被視為眾多認證類web應用程序的普遍風險問題，AF通過對弱口令的檢查，制定弱口令檢查規則控制弱口令多方位存在于web應用程序中。同時通過時間鎖定的設置防止攻擊者對web系統口令的**。

通過對HTTP協議內容的單次解析，分析其內容字段中的異常，用戶可以根據自身的Web業務系統來量身定造允許的HTTP頭部請求方法，有效過濾其他非法請求信息。

針對某些特定的敏感頁面或者應用系統，如管理員登陸頁面等，為了防止攻擊者訪問并不斷的進行登錄密碼嘗試，AF可以提供訪問URL登錄進行短信認證的方式，提高訪問的安全性。

問題二：傳統安全建設是拼湊的事中防御，缺乏有效的聯動分析和防御機制

傳統安全建設方案，搜集到的都是不同產品碎片化的攻擊日志信息，只能簡單的統計報表展示，并不能結合業務形成有效的資產安全狀態分析。另外在防護機制上只能依賴靜態的防御策略進行防護，無法及時應對業務發生的變化，不同安全設備之間也無法形成有效的聯動封堵機制，不僅投資高，運維方面也難管理。 

深信服下一代防火墻賦予了風險預知、深度安全防護、檢測響應的能力，**終形成了全程保護、全程可視的融合安全體系。

深信服VPN融合安全，簡單有效。

全程可視，讓安全更簡單

另外融合安全的優勢是全程可視，通過對業務安全和用戶安全的多方位風險展示，讓我們更加清晰直觀的掌握網絡安全態勢，提升我們對安全的整體認知能力，讓安全運維更簡單。

效益與價值：更有效、更簡單

全過程的保護：提供風險認知、積極防御、持續檢測、快速響應全過程的融合

更有效的防御：網絡層、應用層、新型威脅、0day等威脅的融合，消除防御短板

事后持續檢測：繞過防御還能持續檢測，如異常行為、潛伏威脅、安全事件

持續融合新技術：結合沙盒、情報等手段，持續提供應對新風險的能力

融合安全：防御、檢測、響應的融合，簡化安全運營的全過程

全程可視：多方位提升安全保護整個過程的認知能力

運營簡單：安全運營中心，*需管理統一平臺即可閉環保護的過程

集約管理：減少設備的部署，降低單點故障，獲得比較大投資回報 所提供的對應安全技術手段的融合。安徽華為下一代防火墻哪家好

深信服下一代防火墻的價值主張.山西什么是下一代防火墻哪個品牌好

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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