По различным данным за прошедшие месяцы количество кибератак увеличилось в среднем на 400%. Рассматривать причины произошедшего мы не будем, все и так все понимают. Однако, рост активности в очередной раз подтверждает, что любое веб-приложение нуждается в защите. А как защищать - каждый решает сам. Кто-то предпочитает проводить круглосуточный мониторинг и следить за состоянием веб-приложения, но мы рекомендуем использовать Nemesida WAF.

Почему Nemesida WAF?

качественно составленная сигнатурная база с регулярными обновлениями;
модуль машинного обучения Nemesida AI MLC, позволяющий выявлять аномалии в запросах, которые не способен выявить сигнатурный анализ (например, когда /???/??t /???/p??s?? нормализуется до /bin/cat /etc/passwd), блокировать атаки методом перебора и флуда, а также DDoS атаки. Это позволяет повысить точность выявления атак до 99.98% на реальном трафике;
Удобный веб-интерфейс для отображения заблокированных запросов.

Как протестировать

Мы понимаем, что любой новый продукт требует времени на настройку и обслуживание, поэтому одной из основных задач, которую мы перед собой поставили, это предоставить возможность запуска «из коробки» с минимальными настройками. Установочные пакеты поддерживаются всеми популярными дистрибутивами Linux (Debian, Ubuntu, CentOS), а на запуск основных компонентов уходит примерно по 5-10 минут - это позволит уже запустить базовые защитные механизмы.

А чтобы протестировать наш продукт, не внося существенные изменения в систему, мы подготовили образы для Docker, преднастроенные образы виртуальной машины (Virtual Appliance) для KVM/VMWare/VirtualBox, а еще образы для развертывания на базе Yandex Cloud.

Для эффективной работы компонентов Nemesida WAF рекомендуется использовать серверы, имеющие следующие технические характеристики:

Сервер для динамического модуля Nemesida WAF и Nemesida AI MLA анализирует и перенаправляет незаблокированные запросы на сервер с веб-приложением
Процессор	4 ядра x 2.4 ГГц
Оперативная память	От 6 ГБ
Дисковое пространство	От 10 ГБ
Сервер для Nemesida AI MLC используется для построения поведенческих моделей и анализа с их помощью всех поступающих запросов, выявляет атаки методом перебора, флуд и DDoS-атаки уровня приложений
Процессор	12 ядер x 2.4 ГГц
Оперативная память	От 48 ГБ
Дисковое пространство	От 25 ГБ
Сервер для Nemesida WAF API, Личного кабинета Nemesida WAF, Nemesida WAF Signtest и СУБД PostgreSQL используется для хранения и визуализации выявленных аномалий и недостатков веб-приложения, а также для управления поведением модуля машинного обучения
Процессор	4 ядра x 2.4 ГГц
Оперативная память	От 16 ГБ
Дисковое пространство	От 25 ГБ

Заполните форму и протестируйте Nemesida WAF бесплатно в течение 14 дней.

Nemesida WAF: теперь и в Yandex Cloud