GOODWAF通过智能化流量监测来判断流量的合法性。借助AI算法、机器学习、行为分析等技术,GOODWAF可以识别并过滤掉恶意请求、僵尸网络流量、DDoS攻击等异常行为。这种过滤机制可以在流量入口处筛选掉明显不正常的请求,减少攻击流量进入网站。
GOODWAF利用丰富的规则库,通过分析请求的特征匹配到已知的攻击模式,例如SQL注入、跨站脚本(XSS)、文件包含等。规则库通常会定期更新,涵盖最新的攻击特征。基于规则引擎的防护方式可以有效拦截常见的漏洞攻击,但它依赖于规则的精准性和更新频率。
GOODWAF拥有全球范围内的威胁情报网络,通过收集和分析来自不同地区的威胁数据,及时识别新的攻击手段和恶意IP地址。这些信息共享到WAF中,可以让用户提前获得防护,从而在新威胁爆发前进行拦截。
GOODWA能够实时分析用户行为,识别出异常模式。例如,当某个用户在短时间内发起大量请求,或从不同的IP地址频繁切换,这些行为可能代表恶意行为。GOODWAF通过动态学习用户的正常行为模式,自动适应并生成防护策略。
GOODWAF会对用户访问的数据流量进行加密保护,防止在传输过程中被篡改或劫持。特别是对于HTTPS流量的保护,GOODWAF可以对SSL加密进行深入检测,确保传输的安全性。
GOODWAF采用AI技术,通过深度学习和大数据分析,动态更新防护策略。这种智能防护模式可以根据不断变化的威胁态势自适应调整,减少人为干预,同时提高防护效率。
GOODWAF保留所有流量的日志和攻击记录,帮助用户追溯攻击源和分析攻击手法。通过日志审计功能,用户可以详细了解攻击的发生时间、类型、频次等信息,为后续防护策略的优化提供依据。
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