在當今數(shù)字化時代，Web應用面臨著各種各樣的安全威脅，惡意掃描就是其中常見且具有潛在危險的一種。Web應用防火墻（WAF）在事中階段應對惡意掃描起著至關重要的作用。事中階段是指攻擊正在發(fā)生的過程中，WAF需要及時發(fā)現(xiàn)并阻止惡意掃描行為，保護Web應用的安全。下面將詳細介紹WAF在事中階段應對惡意掃描的多種技術手段。
規(guī)則匹配技術
規(guī)則匹配是WAF最基礎也是最常用的技術手段之一。它通過預先定義的規(guī)則來檢測和攔截惡意掃描請求。規(guī)則可以基于多種特征進行定義，例如請求的URL、請求方法、請求頭、請求體等。
對于URL規(guī)則匹配，WAF可以配置規(guī)則來檢測包含特定關鍵字的URL。例如，一些惡意掃描工具會嘗試訪問網(wǎng)站的敏感目錄，如“/admin”、“/backup”等。WAF可以設置規(guī)則，當檢測到請求的URL中包含這些關鍵字時，就判定為可疑請求并進行攔截。
請求方法規(guī)則匹配也是常見的方式。正常的Web應用通常只使用有限的幾種請求方法，如GET、POST等。如果WAF檢測到使用了不常見的請求方法，如PUT、DELETE等，且這些請求不符合應用的正常業(yè)務邏輯，就可以判定為惡意掃描請求并進行攔截。
請求頭和請求體的規(guī)則匹配則更加復雜。惡意掃描請求的請求頭和請求體中可能包含特殊的字符、代碼或格式。WAF可以配置規(guī)則來檢測這些異常特征。例如，檢測請求體中是否包含SQL注入的關鍵字，如“SELECT”、“INSERT”等。如果檢測到這些關鍵字，且請求不符合正常的業(yè)務邏輯，就可以判定為SQL注入掃描請求并進行攔截。
以下是一個簡單的規(guī)則匹配示例代碼（使用Python和Flask框架模擬WAF規(guī)則匹配）：
from flask import Flask, request
app = Flask(__name__)
# 定義規(guī)則
blocked_urls = ['/admin', '/backup']
blocked_methods = ['PUT', 'DELETE']
blocked_keywords = ['SELECT', 'INSERT']
@app.before_request
def check_request():
url = request.path
method = request.method
body = request.get_data(as_text=True)
if url in blocked_urls:
return "Blocked: Access to restricted URL", 403
if method in blocked_methods:
return "Blocked: Unallowed request method", 403
for keyword in blocked_keywords:
if keyword in body.upper():
return "Blocked: Potential SQL injection detected", 403
return None
@app.route('/')
def index():
return "Welcome to the website!"
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)行為分析技術
行為分析技術是通過分析用戶的行為模式來檢測惡意掃描。正常用戶的訪問行為通常具有一定的規(guī)律性，而惡意掃描器的行為則往往表現(xiàn)出異常。
訪問頻率分析是行為分析的一種重要方式。WAF可以統(tǒng)計用戶在一定時間內的請求次數(shù)，如果某個IP地址的請求頻率過高，超過了正常用戶的訪問范圍，就可以判定為可疑行為。例如，正常用戶在一分鐘內可能只會發(fā)送幾次請求，而惡意掃描器可能會在短時間內發(fā)送大量的請求。WAF可以設置閾值，當某個IP地址的請求頻率超過閾值時，就對該IP地址進行臨時封禁。
請求序列分析也是行為分析的重要手段。正常用戶的請求通常是按照一定的業(yè)務邏輯順序進行的，而惡意掃描器的請求可能是隨機的、無序的。WAF可以分析請求的序列，如果發(fā)現(xiàn)請求不符合正常的業(yè)務邏輯順序，就可以判定為可疑請求。例如，在一個電子商務網(wǎng)站中，正常用戶通常會先瀏覽商品列表，然后選擇商品加入購物車，最后進行結算。如果WAF檢測到某個用戶的請求序列是直接訪問結算頁面，而沒有經(jīng)過前面的瀏覽和加入購物車步驟，就可以判定為可疑請求。
以下是一個簡單的訪問頻率分析示例代碼（使用Python和Redis來實現(xiàn)）：
import redis
from flask import Flask, request
app = Flask(__name__)
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
# 設置閾值
MAX_REQUESTS = 10
TIME_WINDOW = 60
@app.before_request
def check_request_frequency():
ip = request.remote_addr
key = f'request_count:{ip}'
current_count = r.get(key)
if current_count is None:
r.set(key, 1, ex=TIME_WINDOW)
else:
current_count = int(current_count)
if current_count >= MAX_REQUESTS:
return "Blocked: Request frequency exceeded", 403
r.incr(key)
return None
@app.route('/')
def index():
return "Welcome to the website!"
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)機器學習技術
機器學習技術在WAF中越來越受到重視，它可以通過學習大量的正常和惡意樣本數(shù)據(jù)，自動識別惡意掃描行為。
分類算法是機器學習在WAF中常用的技術之一。常見的分類算法有決策樹、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡等。WAF可以使用這些分類算法對請求進行分類，判斷其是正常請求還是惡意掃描請求。例如，使用決策樹算法，WAF可以根據(jù)請求的各種特征（如URL、請求方法、請求頭、請求體等）構建決策樹模型，然后根據(jù)模型對新的請求進行分類。
異常檢測算法也是機器學習在WAF中的重要應用。異常檢測算法可以通過學習正常用戶的行為模式，識別出與正常模式不同的異常行為。例如，使用基于密度的異常檢測算法，WAF可以將正常請求數(shù)據(jù)視為一個高密度區(qū)域，而將異常請求數(shù)據(jù)視為低密度區(qū)域。當檢測到一個請求位于低密度區(qū)域時，就可以判定為異常請求。
以下是一個簡單的使用Scikit-learn庫實現(xiàn)的決策樹分類示例代碼：
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import numpy as np
# 示例數(shù)據(jù)
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])
y = np.array([0, 0, 1, 1])
# 創(chuàng)建決策樹分類器
clf = DecisionTreeClassifier()
# 訓練模型
clf.fit(X, y)
# 預測新數(shù)據(jù)
new_data = np.array([[13, 14, 15]])
prediction = clf.predict(new_data)
print("Prediction:", prediction)指紋識別技術
指紋識別技術是通過識別惡意掃描工具的指紋來檢測惡意掃描。不同的惡意掃描工具通常具有不同的特征，這些特征可以作為指紋來識別。
用戶代理（User-Agent）指紋識別是一種常見的方式。惡意掃描工具在發(fā)送請求時，通常會在請求頭中包含特定的用戶代理信息。WAF可以配置規(guī)則，當檢測到請求頭中的用戶代理信息包含特定的掃描工具標識時，就判定為惡意掃描請求并進行攔截。例如，一些常見的掃描工具的用戶代理信息可能包含“Nmap”、“Nikto”等關鍵字。
請求特征指紋識別也是指紋識別技術的重要組成部分。不同的掃描工具在構造請求時，可能會有不同的特征，如請求的參數(shù)格式、請求的編碼方式等。WAF可以通過分析這些請求特征，識別出惡意掃描工具的指紋。例如，某個掃描工具在構造請求時，會使用特定的參數(shù)名和參數(shù)值格式，WAF可以配置規(guī)則，當檢測到請求的參數(shù)名和參數(shù)值格式符合該掃描工具的特征時，就判定為惡意掃描請求并進行攔截。
協(xié)議合規(guī)性檢查技術
協(xié)議合規(guī)性檢查技術是通過檢查請求是否符合HTTP協(xié)議的規(guī)范來檢測惡意掃描。惡意掃描工具可能會構造不符合HTTP協(xié)議規(guī)范的請求，以達到繞過安全防護的目的。
請求頭檢查是協(xié)議合規(guī)性檢查的重要方面。WAF可以檢查請求頭中的各個字段是否符合HTTP協(xié)議的規(guī)范。例如，請求頭中的“Host”字段必須是有效的域名或IP地址，如果WAF檢測到“Host”字段包含非法字符或格式錯誤，就可以判定為可疑請求。
請求體檢查也是協(xié)議合規(guī)性檢查的重要內容。不同的HTTP請求方法對請求體的格式和內容有不同的要求。例如，GET請求通常不應該包含請求體，如果WAF檢測到GET請求包含請求體，就可以判定為可疑請求。
以下是一個簡單的請求頭檢查示例代碼（使用Python和Flask框架）：
from flask import Flask, request
app = Flask(__name__)
@app.before_request
def check_request_header():
host = request.headers.get('Host')
if host is None or not host.strip():
return "Blocked: Invalid Host header", 403
return None
@app.route('/')
def index():
return "Welcome to the website!"
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)綜上所述，Web應用防火墻在事中階段應對惡意掃描需要綜合運用多種技術手段。規(guī)則匹配技術可以快速檢測和攔截已知的惡意掃描模式；行為分析技術可以通過分析用戶的行為模式來檢測異常行為；機器學習技術可以自動學習和識別未知的惡意掃描模式；指紋識別技術可以識別特定的掃描工具；協(xié)議合規(guī)性檢查技術可以確保請求符合HTTP協(xié)議的規(guī)范。通過這些技術手段的綜合應用，WAF可以有效地應對惡意掃描，保護Web應用的安全。
