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系統口令的破解。
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。 安全運營是否能夠簡化？北京下一代防火墻廠家
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；基于領先的技術架構，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、安全專家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：將當前客戶網絡中最熱門的威脅，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。 安徽下一代防火墻是什么傳統割裂的各種安全產品？
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。經深信服安全專家研究發現，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等知名引擎快數十倍，達到業界領先水平。
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。
事后風險檢測最快速在風險的全生命周期管理過程中，我們發現威脅入侵點并不總是由外向內的持續滲透，內部的人同樣可以通過信息傳遞手段植入攻擊、木馬，讓內部主機大量失陷，即便是由外向內的攻擊，由于設備的更新換代或者策略調整及運維管理的過程中，也會造成安全管理的空窗期，讓外部的惡意威脅有機可乘潛入企業內網；因此在安全風險管理中需要具備持續對威脅檢測的能力，當威脅發起對外連接的行為的時候，最快時間將其檢測到并快速處置，常見的攻擊諸如：WEELL攻擊、黑鏈植入、僵尸網絡攻擊等；這里面我們以僵尸網絡為例為大家講一下，如何對已失陷的主機進行持續的風險檢測；為了防治失陷主機造成的威脅，我們需要多方位了解失陷主機的攻擊過程：1）非法外聯通訊：失陷主機和主控端建立非法連接，傳遞惡意指令；2）惡意指令傳遞：主控端傳遞惡意指令，要求被控端發起何種類型的惡意行為；3）肉雞定向攻擊：被控端基于惡意指令發起定向的行為，比如挖礦、口令爆破、DDoS等各種攻擊。 企業級的網絡安全需要什么.
深信服AF為幫助保護用戶快速管理資產，避免安全防護策略的遺漏實現了基于流量檢測的資產自動發現功能，可以通過流經流量的IP地址檢測及端口檢測快速發現自身資產，幫助用戶進行策略的有效配置。
對于網絡中的流量，我們可以通過是否與知名DNS服務器連接、是否訪問知名網站、是否有被搜索引擎進行檢測等算法來判定哪些是內網主機。在通過端口的鏈接情況，記錄開放的端口情況，幫助用戶了解自身網路情況。
支持SQL注入，XSS跨站腳本攻擊，目錄遍歷，CSRF跨站請求偽造，遠程文件包含，命令注入，敏感信息泄露，Struct 2漏洞等眾多掃描插件，覆蓋所有OWASP TOP10高危漏洞，保證較多方位深入的WEB網站掃描效果。 通過從業務安全、用戶安全以及漏洞分布三個維度來多方位地幫助用戶了解網絡當中存在的威脅。廣東華三下一代防火墻報價
缺乏事前的風險預知，事后的持續檢測及響應能力。北京下一代防火墻廠家
事中攻擊防御最準確-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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