一、灵活运用 IP 地址分类
- 地理区域分类
- 根据业务的实际需求，按地理区域划分 IP 地址范围进行限制。例如，如果您的业务主要面向国内用户，对于来自国外高风险地区（经常出现网络攻击的区域）的 IP 可以设置更严格的访问规则。通过分析历史攻击数据，确定这些高风险地区的 IP 段，比如某些东欧或东南亚国家的部分 IP 范围。您可以在 WAF 配置中限制这些区域的 IP 访问敏感资源，或者要求进行额外的身份验证（如多因素认证）。
- 同时，对于业务重点拓展的区域，可以设置相对宽松的访问政策。例如，若正在开拓某个新兴市场，对该区域的 IP 访问可以在风险可控的情况下适当放宽限制，如允许一定频率的试探性访问而不触发严格的封锁机制。
- 网络类型分类
- 区分不同网络类型的 IP，如家庭网络、企业网络、数据中心网络等。家庭网络 IP 的访问行为通常比较分散，而数据中心网络 IP 可能代表着云服务提供商或者大规模的服务器集群。对于企业网络 IP，可以通过与企业的 IT 部门合作，获取企业合法的 IP 范围列表，将其设置为受信任的 IP 组，减少对这些 IP 的严格检查，提高访问效率。
- 对于数据中心网络 IP，由于其可能被恶意利用进行大规模攻击，如 DDoS 攻击，需要重点关注。可以设置针对数据中心 IP 的流量阈值和访问模式监控，一旦发现异常，如同一数据中心 IP 短时间内发起大量请求，立即采取限制措施。
二、采用智能 IP 限制策略
- 风险评分机制
- 建立 IP 风险评分系统，综合考虑 IP 的历史访问记录、是否被列入安全威胁情报库、所属网络的信誉等因素。例如，一个 IP 如果在过去曾多次触发安全规则，或者被多个安全机构标记为恶意 IP，那么它的风险评分就会很高。根据风险评分，WAF 可以采取不同的措施，如对于高风险 IP（评分在 80 分以上）直接拒绝访问，对于中风险 IP（40 – 79 分）进行进一步的验证（如验证码验证或者身份验证），对于低风险 IP（40 分以下）正常放行。
- 定期更新风险评分，因为 IP 的风险状况可能会随着时间变化。例如，一个曾经被恶意利用的 IP 在被清理和修复后，其风险评分应该相应降低。同时，新出现的 IP 如果没有不良记录，应该给予较低的初始风险评分。
- 机器学习辅助决策
- 利用机器学习算法来分析 IP 的行为模式。例如，通过收集大量正常和异常 IP 访问行为的数据，训练一个分类模型。这个模型可以识别出一些复杂的攻击模式，如隐蔽的 SQL 注入攻击或者低频的暴力破解攻击。当新的 IP 访问出现时，机器学习模型可以预测其访问行为是否存在风险，为 WAF 的 IP 限制决策提供参考。
- 机器学习模型还可以用于自适应调整 IP 限制策略。例如，在发现某种新型攻击模式后，模型可以自动调整相关 IP 限制规则，如收紧对涉及该攻击模式的 IP 类型的访问限制，或者优化验证机制。
三、加强与其他安全措施的协同
- 与身份验证系统结合
- 当 IP 限制触发时，结合身份验证系统来进一步验证访问者的合法性。例如，在用户从一个不受信任的 IP 访问时，可以要求用户提供额外的身份信息，如用户名和密码、短信验证码、数字证书等。这样可以在一定程度上避免因为过度限制 IP 而影响合法用户的访问。
- 对于高价值的资源或者管理后台的访问，即使 IP 处于信任范围，也可以要求进行多因素身份验证。例如，企业内部管理员从公司内部网络 IP 访问重要的系统设置页面时，除了使用用户名和密码外，还需要提供动态口令或者生物识别信息（如指纹），以增加安全性。
- 与威胁情报共享平台协作
- 接入专业的威胁情报共享平台，获取最新的恶意 IP 信息。这些平台汇聚了众多安全厂商和组织收集的恶意 IP 数据，包括僵尸网络控制端 IP、黑客常用 IP 等。通过及时更新 WAF 中的恶意 IP 黑名单，可以有效防止这些已知的恶意 IP 的攻击。
- 同时，也可以将自己发现的恶意 IP 信息反馈给威胁情报共享平台，实现安全信息的共享，共同维护网络安全环境。