APISIX 联动雷池 WAF 实现 Web 安全防护

Apache APISIX 是一个动态、实时、高性能的云原生 API 网关,提供了负载均衡、动态上游、灰度发布、服务熔断、身份认证、可观测性等丰富的流量管理功能。

雷池是由长亭科技开发的 WAF 系统,提供对 HTTP 请求的安全请求,提供完整的 API 管理和防护能力。

💡 WAF 是 Web Application Firewall 的缩写,也被称为 Web 应用防火墙。区别于传统防火墙,WAF 工作在应用层,对基于 HTTP/HTTPS 协议的 Web 系统有着更好的防护效果,使其免于受到黑客的攻击。

近日,长亭科技与 APISIX 达成战略合作,自 APISIX 3.5.0 之后的版本将内置长亭雷池 WAF 插件,在启用 chaitin-waf 插件后,流量将被转发给长亭 WAF 服务,用以检测和防止各种 Web 应用程序攻击,以保护应用程序和用户数据的安全。

开源仓库

雷池:https://github.com/chaitin/SafeLine

apisix:https://github.com/apache/apisix

使用方式

安装 APISIX

💡 注意,要使用 APISIX 3.5.0 及以上版本的 APISIX

本文使用 apisix 的 docker 版本来做演示,克隆 apisix-docker 仓库,运行以下命令来安装:

git clone https://github.com/apache/apisix-docker
cd apisix-docker/compose
echo 'APISIX_DOCKER_TAG=3.5.0-debian' >> .env
docker compose -f docker-compose-release.yaml up -d

安装雷池

使用雷池官方提供的一句话安装命令即可:

bash -c "$(curl -fsSLk https://waf-ce.chaitin.cn/release/latest/setup.sh)"

不出意外的话,一路回车就能安装成功。

修改雷池检测引擎的工作模式

社区版雷池的检测引擎默认以 unix socket 的方式提供服务,我们需要把他修改为 tcp 方式,供 APISIX 调用。

进入雷池检测引擎的配置目录:

cd /data/safeline/resources/detector/

用文本编辑器打开目录里的 detector.yml 文件:

# bind_addr: 0.0.0.0
# listen_port: 8000

我们需要将 bind 方式从 unix socket 改为 tcp,修改为以下内容即可:

bind_addr: 0.0.0.0
listen_port: 8000

这样我们就把雷池引擎的服务监听到了 8000 端口,现在只需要把容器内的 8000 端口映射到宿主机即可。

进入雷池的安装目录

cd /data/safeline/

用文本编辑器打开目录里的 compose.yaml 文件,为 detector 容器增加 ports 字段,暴露其 8000

端口,参考如下:

......

detector:
    ......
    ports:
    - 8000:8000

......

OK,改好了,在雷池安装目录下执行以下命令重启雷池即可生效。

docker compose down
docker compose up -d

修改雷池的默认端口

雷池和 apisix 默认都监听 9443 端口,如果在同一台机器上安装,需要修改雷池的默认端口。

在雷池的安装目录下,有一个名为 .env 的隐藏文件,其中的 MGT_PORT 字段,修改这里后使用上面的方法再重启雷池即可生效。

在 apisix 里绑定雷池

调用 apisix 的 api,设置雷池检测引擎的地址,供 apisix 调用,参考以下请求:

💡 192.168.99.11 是我本地雷池的地址,替换为你的 IP 即可

curl http://127.0.0.1:9180/apisix/admin/plugin_metadata/chaitin-waf -H 'X-API-KEY: edd1c9f034335f136f87ad84b625c8f1' -X PUT -d '
{
  "nodes":[
     {
       "host": "192.168.99.11",
       "port": 8000
     }
  ]
}'

调用 apisix 的 api,设置一条路由,参考以下请求:

💡 192.168.99.12:80 是上游服务器的地址,apisix 会将请求反向代理到这个地址。

curl http://127.0.0.1:9180/apisix/admin/routes/1 -H 'X-API-KEY: edd1c9f034335f136f87ad84b625c8f1' -X PUT -d '
{
   "uri": "/*",
   "plugins": {
       "chaitin-waf": {}
    },
   "upstream": {
       "type": "roundrobin",
       "nodes": {
           "192.168.99.12:80": 1
       }
   }
}'

测试防护效果

经过以上步骤,雷池 + apisix 基本配置完成,可以试试效果了,请求 9080 端口,可以看到 apisix 成功代理了上游服务器的页面:

curl 'http://127.0.0.1:9080/'

在请求中加入一个 a 参数,模拟 SQL 注入攻击:

curl 'http://127.0.0.1:9080/' -d 'a=1 and 1=1'

返回了 HTTP 403 错误,从错误消息中可以看出,雷池成功抵御了此次攻击。

{"code": 403, "success":false, "message": "blocked by Chaitin SafeLine Web Application Firewall", "event_id": "18e0f220f7a94127acb21ad3c1b4ac47"}

打开雷池的控制台界面,可以看到雷池记录了完整的攻击信息

image.png

最后

本文主要介绍了在 APISIX 3.5.0 之上快速集成雷池 Web 防护能力的使用方式,如果对项目感兴趣,欢迎到 github 献上一颗 star。

雷池:https://github.com/chaitin/SafeLine

apisix:https://github.com/apache/apisix

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性与稳定性。文中结合实时迭代机制,构建了能够应对系统不确定性与外部扰动的双模预测控制框架,并利用Matlab进行仿真验证,展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性与实用性。同时,文档列举了大量相关的科研方向与技术应用案例,涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域,体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于解决非线性动态系统的实时控制问题,如机器人控制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等;②帮助科研人员复现论文算法,开展NMPC相关创新研究;③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模稳定设计原理,并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景,同时可借助网盘资源获取完整代码与数据支持。
UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)》的技术文档,重点围绕超宽带(UWB)与惯性测量单元(IMU)融合定位技术展开,通过Matlab代码实现对两种定位方式的性能进行对比分析。文中详细阐述了UWB单独定位与UWB-IMU融合定位的原理、算法设计及仿真实现过程,利用多传感器数据融合策略提升定位精度与稳定性,尤其在复杂环境中减少信号遮挡和漂移误差的影响。研究内容包括系统建模、数据预处理、滤波算法(如扩展卡尔曼滤波EKF)的应用以及定位结果的可视化与误差分析。; 适合人群:具备一定信号处理、导航定位或传感器融合基础知识的研究生、科研人员及从事物联网、无人驾驶、机器人等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高精度室内定位系统的设计与优化,如智能仓储、无人机导航、工业巡检等;②帮助理解多源传感器融合的基本原理与实现方法,掌握UWB与IMU互补优势的技术路径;③为相关科研项目或毕业设计提供可复现的Matlab代码参考与实验验证平台。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注数据融合策略与滤波算法部分,同时可通过修改参数或引入实际采集数据进行扩展实验,以加深对定位系统性能影响因素的理解。
本系统基于MATLAB平台开发,适用于2014a、2019b及2024b等多个软件版本,并提供了可直接执行的示例数据集。代码采用模块化设计,关键参数均可灵活调整,程序结构逻辑分明且附有详细说明注释。主要面向计算机科学、电子信息工程、数学等相关专业的高校学生,适用于课程实验、综合作业及学位论文等教学与科研场景。 水声通信是一种借助水下声波实现信息传输的技术。近年来,多输入多输出(MIMO)结构与正交频分复用(OFDM)机制被逐步整合到水声通信体系中,显著增强了水下信息传输的容量与稳健性。MIMO配置通过多天线收发实现空间维度上的信号复用,从而提升频谱使用效率;OFDM方案则能够有效克服水下信道中的频率选择性衰减问题,保障信号在复杂传播环境中的可靠送达。 本系统以MATLAB为仿真环境,该工具在工程计算、信号分析与通信模拟等领域具备广泛的应用基础。用户可根据自身安装的MATLAB版本选择相应程序文件。随附的案例数据便于快速验证系统功能与性能表现。代码设计注重可读性与可修改性,采用参数驱动方式,重要变量均设有明确注释,便于理解与后续调整。因此,该系统特别适合高等院校相关专业学生用于课程实践、专题研究或毕业设计等学术训练环节。 借助该仿真平台,学习者可深入探究水声通信的基础理论及其关键技术,具体掌握MIMO与OFDM技术在水声环境中的协同工作机制。同时,系统具备良好的交互界面与可扩展架构,用户可在现有框架基础上进行功能拓展或算法改进,以适应更复杂的科研课题或工程应用需求。整体而言,该系统为一套功能完整、操作友好、适应面广的水声通信教学与科研辅助工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
数据结构部分 -- 一、栈和队列 Stack && Queue 栈 - 结构图 alt 队列 - 结构图 alt 双端队列 - 结构图 alt 二、 链表 Linked List 单链表 - 结构图 alt 单项循环链表 - 结构图 alt 双向链表 - 结构图 alt 三、 树 基础定义及相关性质内容 - 结构图 alt - 另外可以参考浙江大学数据结构课程中关于遍历方式的图,讲的十分详细 alt 使用链表实现二叉树 二叉查找树 - 非空左子树的所有键值小于根节点的键值 - 非空右子树的所有键值大于根节点的键值 - 左右子树都是二叉查找树 补充 - 完全二叉树 - 如果二叉树中除去最后一层节点为满二叉树,且最后一层的结点依次从左到右分布,则此二叉树被称为完全二叉树。 - 满二叉树 - 如果二叉树中除了叶子结点,每个结点的度都为 2,则此二叉树称为满二叉树。 代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/b48377ea3e78 四、 堆 Heap 堆满足的条件 - 必须是完全二叉树 - 各个父节点必须大于或者小于左右节点,其中最顶层的根结点必须是最大或者最小的 实现方式及条件 - 使用数组实现二叉堆,例如下图的最大堆,在数组中使用[0,100,90,85,80,30,60,50,55]存储,注意上述第一个元素0仅仅是做占位; - 设节点位置为x,则左节点位置为2x,右节点在2x+1;已知叶子节点x,根节点为x//2; - 举例说明: - 100为根节点(位置为1),则左节点位置为2,即90,右节点位置为3,即85; - 30为子节点(位置为5),则根节点为(5//2=2),即90; 根据上述条件,我们可以绘制出堆的两种形式 - 最大堆及实现 al...
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