在当今数字化时代，Web应用面临着各种各样的安全威胁，恶意扫描就是其中常见且具有潜在危险的一种。Web应用防火墙（WAF）在事中阶段应对恶意扫描起着至关重要的作用。事中阶段是指攻击正在发生的过程中，WAF需要及时发现并阻止恶意扫描行为，保护Web应用的安全。下面将详细介绍WAF在事中阶段应对恶意扫描的多种技术手段。
规则匹配技术
规则匹配是WAF最基础也是最常用的技术手段之一。它通过预先定义的规则来检测和拦截恶意扫描请求。规则可以基于多种特征进行定义，例如请求的URL、请求方法、请求头、请求体等。
对于URL规则匹配，WAF可以配置规则来检测包含特定关键字的URL。例如，一些恶意扫描工具会尝试访问网站的敏感目录，如“/admin”、“/backup”等。WAF可以设置规则，当检测到请求的URL中包含这些关键字时，就判定为可疑请求并进行拦截。
请求方法规则匹配也是常见的方式。正常的Web应用通常只使用有限的几种请求方法，如GET、POST等。如果WAF检测到使用了不常见的请求方法，如PUT、DELETE等，且这些请求不符合应用的正常业务逻辑，就可以判定为恶意扫描请求并进行拦截。
请求头和请求体的规则匹配则更加复杂。恶意扫描请求的请求头和请求体中可能包含特殊的字符、代码或格式。WAF可以配置规则来检测这些异常特征。例如，检测请求体中是否包含SQL注入的关键字，如“SELECT”、“INSERT”等。如果检测到这些关键字，且请求不符合正常的业务逻辑，就可以判定为SQL注入扫描请求并进行拦截。
以下是一个简单的规则匹配示例代码（使用Python和Flask框架模拟WAF规则匹配）：
from flask import Flask, request
app = Flask(__name__)
# 定义规则
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)行为分析技术
行为分析技术是通过分析用户的行为模式来检测恶意扫描。正常用户的访问行为通常具有一定的规律性，而恶意扫描器的行为则往往表现出异常。
访问频率分析是行为分析的一种重要方式。WAF可以统计用户在一定时间内的请求次数，如果某个IP地址的请求频率过高，超过了正常用户的访问范围，就可以判定为可疑行为。例如，正常用户在一分钟内可能只会发送几次请求，而恶意扫描器可能会在短时间内发送大量的请求。WAF可以设置阈值，当某个IP地址的请求频率超过阈值时，就对该IP地址进行临时封禁。
请求序列分析也是行为分析的重要手段。正常用户的请求通常是按照一定的业务逻辑顺序进行的，而恶意扫描器的请求可能是随机的、无序的。WAF可以分析请求的序列，如果发现请求不符合正常的业务逻辑顺序，就可以判定为可疑请求。例如，在一个电子商务网站中，正常用户通常会先浏览商品列表，然后选择商品加入购物车，最后进行结算。如果WAF检测到某个用户的请求序列是直接访问结算页面，而没有经过前面的浏览和加入购物车步骤，就可以判定为可疑请求。
以下是一个简单的访问频率分析示例代码（使用Python和Redis来实现）：
import redis
from flask import Flask, request
app = Flask(__name__)
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
# 设置阈值
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)机器学习技术
机器学习技术在WAF中越来越受到重视，它可以通过学习大量的正常和恶意样本数据，自动识别恶意扫描行为。
分类算法是机器学习在WAF中常用的技术之一。常见的分类算法有决策树、支持向量机、神经网络等。WAF可以使用这些分类算法对请求进行分类，判断其是正常请求还是恶意扫描请求。例如，使用决策树算法，WAF可以根据请求的各种特征（如URL、请求方法、请求头、请求体等）构建决策树模型，然后根据模型对新的请求进行分类。
异常检测算法也是机器学习在WAF中的重要应用。异常检测算法可以通过学习正常用户的行为模式，识别出与正常模式不同的异常行为。例如，使用基于密度的异常检测算法，WAF可以将正常请求数据视为一个高密度区域，而将异常请求数据视为低密度区域。当检测到一个请求位于低密度区域时，就可以判定为异常请求。
以下是一个简单的使用Scikit-learn库实现的决策树分类示例代码：
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import numpy as np
# 示例数据
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])
y = np.array([0, 0, 1, 1])
# 创建决策树分类器
clf = DecisionTreeClassifier()
# 训练模型
clf.fit(X, y)
# 预测新数据
new_data = np.array([[13, 14, 15]])
prediction = clf.predict(new_data)
print("Prediction:", prediction)指纹识别技术
指纹识别技术是通过识别恶意扫描工具的指纹来检测恶意扫描。不同的恶意扫描工具通常具有不同的特征，这些特征可以作为指纹来识别。
用户代理（User-Agent）指纹识别是一种常见的方式。恶意扫描工具在发送请求时，通常会在请求头中包含特定的用户代理信息。WAF可以配置规则，当检测到请求头中的用户代理信息包含特定的扫描工具标识时，就判定为恶意扫描请求并进行拦截。例如，一些常见的扫描工具的用户代理信息可能包含“Nmap”、“Nikto”等关键字。
请求特征指纹识别也是指纹识别技术的重要组成部分。不同的扫描工具在构造请求时，可能会有不同的特征，如请求的参数格式、请求的编码方式等。WAF可以通过分析这些请求特征，识别出恶意扫描工具的指纹。例如，某个扫描工具在构造请求时，会使用特定的参数名和参数值格式，WAF可以配置规则，当检测到请求的参数名和参数值格式符合该扫描工具的特征时，就判定为恶意扫描请求并进行拦截。
协议合规性检查技术
协议合规性检查技术是通过检查请求是否符合HTTP协议的规范来检测恶意扫描。恶意扫描工具可能会构造不符合HTTP协议规范的请求，以达到绕过安全防护的目的。
请求头检查是协议合规性检查的重要方面。WAF可以检查请求头中的各个字段是否符合HTTP协议的规范。例如，请求头中的“Host”字段必须是有效的域名或IP地址，如果WAF检测到“Host”字段包含非法字符或格式错误，就可以判定为可疑请求。
请求体检查也是协议合规性检查的重要内容。不同的HTTP请求方法对请求体的格式和内容有不同的要求。例如，GET请求通常不应该包含请求体，如果WAF检测到GET请求包含请求体，就可以判定为可疑请求。
以下是一个简单的请求头检查示例代码（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)综上所述，Web应用防火墙在事中阶段应对恶意扫描需要综合运用多种技术手段。规则匹配技术可以快速检测和拦截已知的恶意扫描模式；行为分析技术可以通过分析用户的行为模式来检测异常行为；机器学习技术可以自动学习和识别未知的恶意扫描模式；指纹识别技术可以识别特定的扫描工具；协议合规性检查技术可以确保请求符合HTTP协议的规范。通过这些技术手段的综合应用，WAF可以有效地应对恶意扫描，保护Web应用的安全。
