近期，在全球權威咨詢機構Gartner發布的2019 Web應用防火墻魔力象限中，阿里云Web應用防火墻成功入圍，是亞太地區唯一一家進入該魔力象限的廠商！

Web應用防火墻，簡稱WAF、在保護Web應用程序的安全性上面已有多年的發展歷史。近年來，隨著云服務的普及、大數據計算能力的發展，云WAF因具有易部署、易操作、功能更豐富等優勢受到了越來越多的企業認可。Gartner 在報告中也指出，相較于傳統的WAF設備而言，更多的企業開始考慮使用云WAF來做安全防護。

阿里云WAF是一款基于云原生安全能力誕生的SaaS化軟件服務，可以實現分鐘級接入，同時集成了DDoS防護、防爬對抗、API安全、風險威脅情報檢測等功能，可以針對用戶Web和APP業務提供更縱深、更精細化的安全管控，同時完美應對企業業務發展快、業務屬性多變等帶來的安全挑戰，保障業務核心數據安全。

阿里云WAF架構阿里云WAF架構

在Gartner本次評測中，阿里云WAF的主動防御模式及異常行為檢測能力得到高度認可，其中所用到的智能算法能力被評為強勢功能。阿里云WAF的主動防御能力能夠基于對用戶正常業務流量的不斷迭代學習，建立”千人千面”的自動化防御策略；通過將多種深度學習算法應用在異常請求分析、用于識別非法流量檢測實時攔截。

這也正是阿里云WAF在這兩年重點技術創新突破之處。眾所周知，攻擊樣本是無法窮舉的，不同客戶的業務也是各式各樣。在使用傳統正則規則來做Web攻防對抗時，會面臨兩個無法繞過的問題：

• 防御的正則規則需要一直迭代更新，因為最新的0day漏洞會不斷爆出，需要不斷的新增規則，做事后更新防護。

• 正則防護有天然缺陷，尤其是在面對一些特殊業務情況下，比如在提交內容里很可能無意中包含著正則的關鍵詞。

主動防御技術采用的是“非白即黑”的防護模型。通過對每個用戶的特定業務做大量、反復的業務流量自學習 與模型迭代更新，將正常業務請求抽象歸納成人類可讀的一套模型，并主動去探測每一個請求和模型的匹配度。當發現兩者差異較大時，則會進行預警，提供給用戶選擇是否自動攔截。

深度學習檢測技術則是另一條“從對已知攻擊的學習，進化到對未知攻擊的預判”的拓新之路。通過每天不間斷地將阿里云全網檢測攔截的攻擊流量請求，進行反復迭代的深度機器學習，最終生成“黑樣本”的魔法盒，實時在線檢測每一個可疑請求，快速判斷其是否是經偽裝后的高級攻擊概率，從而給到用戶做出快速決策。

通過上面的AI技術，配合傳統有效的正則過濾，阿里云WAF可以有效解決之前業內一直存在的誤報與漏報無法兼顧的“老大難”問題。

由于阿里云WAF優秀的綜合能力，阿里云WAF市場占有率已經連續兩年領跑大中華區云WAF市場。阿里云WAF將始終以“持續為用戶提供安全價值”作為目標，不斷進行技術創新、為全球的金融、政府、新零售、教育、醫療等各行業的客戶提供安全、穩定、放心的服務。同時阿里云WAF提供開放的API接口，用以滿足客戶自動化運維和第三方服務獲得集成的需求。

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