免费又好用的保护网站WAF,基于语义引擎的waf雷池社区版推荐

为什么传统规则防护失效了?🤔 目前,大多数 Web 应用防火墙(WAF)依赖规则匹配来识别和阻断攻击流量。然而,随着 Web 攻击的低成本、复杂多样的手段和频繁爆发的高危漏洞,管理人员不得不频繁调整防护规则,以保障业务的安全和稳定性。即使如此,误报和漏报问题仍然频发,影响业务运行,甚至可能导致 Web 服务被攻破。

传统规则匹配的根本问题在于其先天不足。根据乔姆斯基文法体系,编写规则所用的正则文法属于 3 型文法,而构造攻击 Payload 的程序语言则是 2 型文法。二者在表达能力上存在差距,导致防护效果不尽如人意。

image.png

雷池:突破传统规则的 WAF 🌟 SafeLine(中文名 “雷池”)是一款简单易用且效果显著的 Web 应用防火墙。它通过监控和过滤 Web 应用与互联网之间的 HTTP 流量,保护 Web 服务免受多种攻击,如 SQL 注入、XSS、代码注入等。

雷池的核心在于其语义分析算法,它不再依赖简单的特征匹配,而是深入理解流量中的用户输入,识别潜在攻击行为。例如,在 SQL 注入场景中,雷池不仅会检测流量中是否存在符合语法的 SQL 语句,还会进一步分析其意图,判断是否包含恶意行为。

通过这样的深度分析,雷池不仅能有效阻断恶意流量,还能减少误报,确保业务正常运行。

雷池通过阻断流向 Web 服务的恶意 HTTP 流量来保护 Web 服务。雷池作为反向代理接入网络,通过在 Web 服务前部署雷池,可在 Web 服务和互联网之间设置一道屏障。

image.png

雷池的核心功能如下:

防护 Web 攻击 防爬虫, 防扫描 前端代码动态加密 基于源 IP 的访问速率限制 HTTP 访问控制

image.png

image.png

Security-feature-detection-system 安全检测系统 简介 安全检测系统-多目标识别(YOLOv5)和人脸识别(Facenet)快速部署系统。 功能上:本项目使用YOLOv5实现多目标识别,使用Facenet实现人脸识别,最终需要人脸和此人应具备的多目标同时满足才能通过安全检测,部署上:使用pyqt5实现前端可视化,在前端页面运行YOLOv5多目标识别系统(将模型运行封装到Qt中),使用Docker封装人脸识别后端系统,使用网络请求等包实现前后端交互 案例:进行多目标识别的同时,进行人脸识别,前端系统发送请求,携带参数到后端进行人脸识别,最终返回人脸识别结果,获取人脸识别结果后,检索该成员应具备的多目标特征,与YOLOv5多目标识别的实际结果进行比对,若无误则通过安全检测。 根据原作 https://pan.quark.cn/s/9784cdf4abfd 的源码改编 项目背景 出于一些比赛的需要,以及逃离懵懂状态开始探索,我于2023.12~2024.1(大二上)开始一些CV、LLM项目的研究,苦于能力有限,当时大部分的项目都是依托开源搭建而来,诸如本项目就是依托开源的Compreface和Yolov5搭建,我只不过做了缝合的工作,所以在此必须提及这两个项目的巨大贡献:https://.com/exadel-inc/CompreFace https://.com/ultralytics/yolov5 今天是2024.7.11(大二下暑假),时隔半年我才开始这个项目的开源工作是因为,半年前的水平有限,虽然自己能实现项目的运作,但是恐很多细节介绍不好,当然本文自发出,后续我还会跟进,欢迎指正:22012100039@stu.xidian.edu.c...
使用教程: https://pan.quark.cn/s/c0f2b4acdf83,有不会的再问我  功能介绍: 用户输入人脸照片,程序从照片库中选出10张最相似人脸照片输出在文件夹中,并且给出这十张人脸与输入人脸的相似度值。 照片库可以增删 调节相似度阈值可调节 自定义UI操作界面 视频演示: [[项目分享]基于OpenCV的人脸集合相似度检测系统(源码&UI&教程)哔哩哔哩bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1Wa41137CW/?vd_source=bc9aec86d164b67a7004b996143742dc) 图片演示: png png 人脸相似度对比原理: 整体思路: 1、预先导入所需要的人脸识别模型; 2、遍历循环识别文件夹里面的图片,让模型“记住”人物的样子; 3、输入一张新的图像,与前一步文件夹里面的图片比对,返回最接近的结果。 使用到的第三方模块和模型: 1、模块:os,dlib,glob,numpy; 2、模型:人脸关键点检测器,人脸识别模型。 导入需要的模型。 这里解释一下两个dat文件: 它们的本质是参数值(即神经网络的权重)。 人脸识别算是深度学习的一个应用,事先需要经过大量的人脸图像来训练。 参考该博客,设计一个神经网络结构,来“记住”人类的脸。 对于神经网络来说,即便是同样的结构,不同的参数也会导致识别的东西不一样。 在这里,这两个参数文件就对应了不同的功能(它们对应的神经网络结构也不同): shapepredictor.dat这个是为了检测人脸的关键点,比如眼睛,嘴巴等等;dlibface_recognition.dat是在前面检测关键点的基础上,生成人脸的特征值。 所以后面使用dlib模块的时...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值