WAF 日志分析
- 数据收集与整合：WAF 会记录大量的访问日志和攻击日志等信息，这些日志数据来源广泛，格式多样。首先需要将不同来源、不同格式的日志数据进行收集和整合，统一存储到一个便于分析处理的平台或数据库中 。例如，常见的可以将日志数据收集到 Elasticsearch 等大数据存储和搜索平台，以便后续进行高效查询和分析
- 日志解析与结构化：原始的 WAF 日志通常是文本格式，且内容复杂，需要进行解析和结构化处理，使其成为易于理解和分析的格式。通过使用日志解析工具或编写解析脚本，将日志中的关键信息，如时间戳、源 IP 地址、目的 IP 地址、请求方法、请求 URL、响应状态码、攻击类型等提取出来，并转化为结构化的数据形式，如 JSON 或 CSV 格式。这样可以方便地对日志进行筛选、排序和统计分析.
- 攻击检测与分析：基于解析后的结构化日志数据，可以进行各种攻击检测与分析。一方面，通过匹配已知的攻击特征和规则，如常见的 SQL 注入、跨站脚本攻击等攻击的特征表达式，来识别和统计各类攻击的发生次数、攻击源 IP、攻击目标等信息。另一方面，利用行为分析技术，对用户的访问行为模式进行分析，检测异常行为，例如某个 IP 地址在短时间内频繁发起大量相似请求，可能是攻击行为的迹象.
- 业务关联分析：除了单纯的攻击检测，还需要将 WAF 日志与业务系统的相关信息进行关联分析。了解不同业务功能、不同用户角色的访问行为特点，以及与攻击事件之间的关系。例如，分析特定业务流程中的哪些环节更容易受到攻击，哪些用户群体更容易成为攻击目标等，从而为有针对性地调整安全策略和优化业务流程提供依据 。
- 性能与可用性分析：WAF 日志中还包含了关于系统性能和可用性的信息，如请求响应时间、服务器负载等。通过对这些数据的分析，可以评估 WAF 对业务系统性能的影响，发现潜在的性能瓶颈和可用性问题。例如，如果发现大量请求的响应时间过长，可能是 WAF 的规则配置过于复杂导致的，需要对规则进行优化调整 。
安全态势感知
- 数据融合与关联：安全态势感知需要整合多种安全数据源，包括 WAF 日志、防火墙日志、入侵检测系统日志、漏洞扫描报告等，将这些不同来源的数据进行融合和关联分析，以获取更全面、更准确的安全态势信息。例如，通过关联 WAF 日志中的攻击事件与漏洞扫描报告中的已知漏洞，确定哪些攻击是利用了系统的特定漏洞发起的，从而更有针对性地进行漏洞修复和防范.
- 实时监测与预警：基于实时收集和分析的安全数据，对网络安全态势进行实时监测，及时发现异常活动和潜在威胁，并发出预警信息。通过设定合理的阈值和规则，当某些安全指标超过正常范围或出现特定的攻击模式时，自动触发预警机制，通知安全管理人员及时采取应对措施。例如，当 WAF 检测到短时间内来自同一 IP 地址的大量攻击请求时，立即发出预警，提醒管理员关注并可能采取封锁该 IP 地址等措施.
- 态势评估与可视化：对整合后的安全数据进行综合评估，分析当前网络安全态势的整体状况，包括威胁的严重程度、影响范围、发展趋势等，并以直观的可视化方式呈现给安全管理人员。常见的可视化方式有仪表盘、地图、柱状图、折线图等，通过这些可视化图表，管理人员可以快速了解安全态势的关键信息，如不同类型攻击的分布情况、攻击源的地理位置分布、安全事件的时间趋势等，从而更好地做出决策.
- 趋势预测与风险评估：利用历史安全数据和机器学习等技术，对网络安全态势的发展趋势进行预测，提前评估潜在的安全风险。例如，通过分析过去一段时间内攻击事件的发生频率、类型变化等趋势，预测未来可能出现的攻击趋势和重点攻击方向，为提前制定防范策略和应急预案提供参考依据，帮助企业或组织更好地应对不断变化的网络安全威胁 。
- 响应与处置决策支持：安全态势感知系统不仅要能够发现问题，还要为安全事件的响应和处置提供决策支持。根据态势评估和趋势预测的结果，为安全管理人员提供相应的应对建议和处置方案，如是否需要调整 WAF 的防护策略、是否需要对受影响的系统进行隔离修复、是否需要启动应急响应流程等，提高安全事件的响应效率和处置效果 。