В статье будет рассмотрены практики защиты уязвимого веб-приложения — от сигнатурного метода до искусственного интеллекта с использованием Web Application Firewall (коммерческая и Opensource версии). В качестве коммерческого решения мы будем использовать Nemesida WAF, в качестве некоммерческого — NAXSI. Статья содержит общую и техническую информацию по работе WAF, а также сравнение методов обнаружения атак, разбор их особенностей и недостатков.
Детектирование атак
Первая и основная задача любого WAF — максимально точно определить атаку с минимальным количеством ложных срабатываний (false positive). В NAXSI заложен только сигнатурный механизм определения атак (поведенческий анализ в начальном состоянии, поэтому мы его считать не будем), в Nemesida WAF — три: сигнатурный, поведенческий анализ и машинное обучение. Говоря о комплексном методе определения атак мы подразумеваем симбиоз этих трех методов. Почему три? Давайте разберемся.
Сигнатурный метод определения атак
Несмотря на стремительное развитие технологий, большая часть атак выявляется сигнатурным методом, и от того, насколько качественно пишутся сигнатуры, зависит точность работы всех методов, построенных на базе сигнатурного анализа (в том числе машинное обучение). Рассмотрим пример определения атаки на веб-приложение сигнатурным методом:
index.php?id=-1'+union+select+1,2,3,4,5+--+1
В данном случае сигнатурой атаки будет вхождение цепочки «union+select».
Пример атаки, которую пропустит NAXSI:
index.php?id=-1'+Union+Select+1,2,3,4,5+--+1
Читать полностью »
