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

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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!
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