雷池WAF自动化实现安全运营实操案例终极篇

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背景 作为一个小型网站的站长,往往面临资源有限(没有RMB)、人手不足的情况(没人就自己),基本都是1个人负责运营一个或多个网站。

为了提升运维效率及网站的安全性,我们需要解决以下问题:

避免频繁的切换安全系统查看日志 避免人工封禁IP的傻瓜式操作 将供给详情及告警处置及时通知给网站管理者 减少因网络安全产生的运维问题 本文主要介绍雷池WAF、钉钉联动的场景,但是实际情况下,可能会产生更多的联动效果,比如:雷池自动化拦截通知告警、蜜罐捕获告警通知等。

前言 在上一期雷池WAF自动化安全运营实操案例中,我们通过日志文本的方式记录WAF告警,并结合inotify-tools监控日志文件的变化来触发钉钉告警通知。然而,这种方法可能会引发一些问题,例如日志提取异常、日志内容截断等。此外,我更希望直接获取完整的攻击payload,以便复现攻击并验证其是否成功。

雷池WAF还提供了频率限制的黑名单功能,例如通过限制频繁访问或攻击来封禁IP。为了提高运营效率,我希望能够通过钉钉、飞书等工具实时获取封禁IP的通知,而不是手动登录WEB页面查看。

上篇实操案例中,我们使用了多个shell脚本,流程略显繁琐。因此,我开发了一套自动化程序,直接从雷池WAF数据库提取数据,不再依赖日志存储。同时,该程序能够自动推送攻击告警和频繁限制的黑名单告警,简化了整个安全运营过程。

软件介绍

雷池社区版 雷池(SafeLine)是长亭科技耗时近 10 年倾情打造的WAF,核心检测能力由智能语义分析算法驱动,目前分为社区版、专业版和企业版。

SafeLine_Push 雷池WAF推送小助手,可以自动化实现WAF告警日志推送、频繁限制告警IP推送(相当于解开了付费版的部分封印)

预计实现效果 原本的效果 image.png

想要实现的效果 image.png

要想能够实现将完整的请求包截取到的情况,那么就需要对WAF数据库的另外一个表下手,这个表为PUBLIC.MGT_DETECT_LOG_DETAIL

原本我只是对PUBLIC.MGT_DETECT_LOG_BASIC这个表进行查询操作,上篇中已经提到了,此时有2个方法,一种为在原有数据库中进行查询,或者是将数据库的这两个表进行迁移,迁移到新的数据库中来进行操作。

雷池WAF中频繁限制的告警效果预计如下:

image.png

前置工作 映射雷池WAF数据库端口

#!/bin/bash

# 运行安装/更新脚本
bash -c "$(curl -fsSLk https://waf-ce.chaitin.cn/release/latest/upgrade.sh)"

# 进入 /data/safeline 目录
cd /data/safeline || { echo "/data/safeline not found!"; exit 1; }

# 检查 compose.yaml 是否存在并备份
if [ -f compose.yaml ]; then
    echo "Backing up the current compose.yaml"
    cp compose.yaml compose.yaml.bak
else
    echo "compose.yaml not found in /data/safeline!"
    exit 1
fi

# 检查是否已经存在端口映射
if grep -q "5433:5432" compose.yaml; then
    echo "PostgreSQL port mapping already exists."
else
    # 使用 sed 插入 ports 字段到 postgres 服务中
    sed -i '/container_name: safeline-pg/a\    ports:\n      - 5433:5432' compose.yaml
    echo "PostgreSQL port mapping added to 5433:5432."
fi

# 重新启动容器,应用更改
docker compose down --remove-orphans && docker compose up -d

echo "Containers restarted with the updated compose.yaml"

这个脚本适用于每次更新时,重新映射数据库端口,如果已经最新版,可以注释掉更新脚本命令。

配置数据库配置文件 通过cat /data/safeline/.env | grep POSTGRES_PASSWORD | tail -n 1 | awk -F ‘=’ ‘{print $2}‘查看数据库密码

然后在/var/scripts/.pgpass中写入如下代码,然后给这个文件添加600的权限。

localhost:5433:safeline-ce:safeline-ce:abcd #把abcd替换成第2步中获取到的密码

消息推送配置 从GitHub中下载文件

git clone https://github.com/Fiary-Tale/SafeLine_Push

从上述下载的为源代码及已编译的版本(存放于mark文件夹中)。

配置文件 VulConfig.json 该配置文件映射了雷池WAF数据库中部分字段数据,用于告警推送中的触发规则,这个配置文件可按照需求自行填写,目前并未完全覆盖全部触发规则(本人在数据库中没有找到与之相对应的中文触发规则)

注意:这个文件一定要放入到/var/scripts/VulConfig.json

{ “replacements”: { “m_sqli”: “SQL注入”, “m_xss”: “跨站脚本攻击”, “m_csrf”: “跨站请求伪造”, “m_cmd_injection”: “命令执行” } } config.yaml 该配置文件为消息推送时使用的token及推送方法,目前只编写了钉钉和Server酱,其他可自行补充!

注意:这个文件一定要放入到/var/scripts/config.yaml

token: “xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx” method: “dingtalk” # 可以是 “dingtalk” 或 “serverchan”

GeoLite2-City.mmdb 该文件非配置文件,为开源的Geo数据库,但为必须文件,这个文件用于查询IP的归属地,某些方面无法与雷池WAF数据库自身的归属地相比,但查询数据库中的归属地有些繁琐,因此采用Geo查询归属地。

注意:归属地GeoLite2-City.mmdb文件一定要与程序在同一目录

注意:在钉钉推送的安全设置中,我设置的是自定义关键词:入侵检测事件

build.bat 我是于Windows的环境中开发的,因此我编写了一个bat文件,如果有需要大家可以自行编译,记得安装golang开发环境哟!

目前已实现效果 攻击告警推送 image.png

频繁限制处理推送

image.png

设置开机自启动 在/etc/rc.local中追加nohup /var/scripts/SafeLine_Push_linux_amd64 > /dev/null 2>&1 &

后记 在测试中发现,频繁的告警有些烦人,比如:我为了产生短时间内同一IP大量攻击,进入频繁限制的封禁告警推送,开始频繁攻击后,收到了大量的攻击告警推送以及其他一些问题待修复!

互相探讨及待修复 短时间大量的攻击,告警推送如何处理? IP归属地的优化 频繁告警推送中触发规则及拦截结果优化 自动化保留频繁攻击的IP并上传威胁情报

内容概要:本文为《科技类企业品牌传播白皮书》,系统阐述了新闻媒体发稿、自媒体博主种草与短视频矩阵覆盖三大核心传播策略,并结合“传声港”平台的AI工具与资源整合能力,提出适配科技企业的品牌传播解决方案。文章深入分析科技企业传播的特殊性,包括受众圈层化、技术复杂性与传播通俗性的矛盾、产品生命周期影响及2024-2025年传播新趋势,强调从“技术输出”向“价值引领”的战略升级。针对三种传播方式,分别从适用场景、操作流程、效果评估、成本效益、风险防控等方面提供详尽指南,并通过平台AI能力实现资源智能匹配、内容精准投放与全链路效果追踪,最终构建“信任—种草—曝光”三位一体的传播闭环。; 适合人群:科技类企业品牌与市场负责人、公关传播从业者、数字营销管理者及初创科技公司创始人;具备一定品牌传播基础,关注效果可量化与AI工具赋能的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科技产品全生命周期的品牌传播策略;②优化媒体发稿、KOL合作与短视频运营的资源配置与ROI;③借助AI平台实现传播内容的精准触达、效果监测与风险控制;④提升品牌在技术可信度、用户信任与市场影响力方面的综合竞争力。; 阅读建议:建议结合传声港平台的实际工具模块(如AI选媒、达人匹配、数据驾驶舱)进行对照阅读,重点关注各阶段的标准化流程与数据指标基准,将理论策略与平台实操深度融合,推动品牌传播从经验驱动转向数据与工具双驱动。
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内容概要:本文深入解析了Makefile在计算机竞赛中的自动化编译应用,通过构建实战项目提升开发效率。文章系统介绍了Makefile的核心概念,如增量编译、变量与模式规则、伪目标等,并结合典型ACM竞赛项目结构,展示了如何利用Makefile实现源文件的自动编译、依赖管理、多可执行文件生成及批量测试。代码案例详尽分析了变量定义、路径处理、模式规则、依赖包含和并行编译等关键技术点,强调通过-MMD与-MP实现头文件依赖自动追踪,提升维护效率。此外,还探讨了Makefile在多语言项目、跨平台部署和批量测试中的应用场景,并展望其与CI/CD、容器化、智能分析和可视化工具的融合趋势。; 适合人群:具备基本Linux操作与C/C++编程经验,参与ACM、NOI等算法竞赛的学生或开发者,以及希望提升项目自动化能力的初级程序员。; 使用场景及目标:①在竞赛中快速编译调试多题项目,减少手动操作耗时;②掌握Makefile实现增量编译、依赖自动管理与并行构建的核心机制;③构建标准化、可复用的竞赛工程模板,提升编码效率与项目组织能力。; 阅读建议:建议结合文中项目结构与Makefile代码进行实际动手演练,重点理解变量替换、模式规则与依赖生成机制,并尝试扩展支持更多题目或语言,深入体会自动化构建对竞赛开发的优化价值。
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