从规则到AI：群联AppWall如何实现Web攻击100%拦截？

一、传统WAF的局限与突破

1. 规则库的困境

• 漏防问题：依赖签名匹配，无法识别新型0day攻击（如Log4j 2.x漏洞）。
• 误杀风险：静态规则可能误判合法请求（如特定API参数被误认为SQL注入）。

2. 群联AppWall的技术革新

• 双引擎架构：
  • AI模型：基于深度学习的请求特征分析，识别异常流量模式。
  • 动态规则库：实时同步全球威胁情报，覆盖OWASP Top 10、CVE漏洞。
• 文档引用：“结合人机识别和全球威胁情报库，实时拦截0day/1day攻击”。

---

二、核心功能与配置示例

1. 智能人机验证（对抗CC攻击）

# 人机验证触发规则（Nginx配置）  
location /login {  
    if ($http_user_agent ~* "bot") {  
        return 302 /captcha;  
    }  
    # 正常处理逻辑  
}  

location /captcha {  
    proxy_pass http://appwall_engine/captcha;  
}  

2. 自定义防护规则（Python SDK集成）

from appwall_sdk import AppWall  

# 定义业务逻辑白名单  
appwall = AppWall(api_key="YOUR_KEY")  
appwall.add_rule(  
    path="/api/payment",  
    methods=["POST"],  
    params_whitelist={  
        "amount": r"^\d+$",  
        "user_id": r"^[a-f0-9]{32}$"  
    }  
)  

# 拦截异常请求  
@app.route("/api/payment", methods=["POST"])  
def handle_payment():  
    if not appwall.validate_request(request):  
        return "非法请求", 403  
    # 正常业务逻辑  

---

三、行业实践：电商平台防御升级

攻击类型	传统WAF效果	AppWall效果
信用卡盗刷（BIN攻击）	漏防率40%	拦截率100%
商品爬虫	日均拦截10万次请求	日均拦截200万次，零误杀
API滥用	人工配置规则耗时2小时	AI自动识别，5秒生效