Pull to refresh
11
0
Романов Роман @RomanovR

Pentestit, CEO

Send message

Nemesida WAF 2021: защита сайтов и API от хакерских атак

Reading time7 min
Views2.8K

Активное применение WAF началось более 10 лет назад. Пытаясь решить проблему защищенности веб-приложений, администраторы WAF сталкивались с побочными последствиями - большим количеством ложных срабатываний, сложностью настроек и пропусками (хотя о последнем чаще можно было узнать после успешной атаки). Время шло, в арсенале разработчиков появлялись новые инструменты (например, возможность применения машинного обучения), недостатки устранялись, повышалось удобство пользования. Все равно многие не торопятся использовать WAF или же отказываются от его использования после долгих настроек.

Я расскажу, какие проблемы испытывают администраторы при использовании WAF, как мы их решили и поделюсь нашими достижениями.

Читать далее

Машинное обучение vs сигнатурный анализ при обнаружении атак на веб-приложение

Reading time6 min
Views7.7K


О том, как мы разрабатывали модуль машинного обучения, почему отказались от нейронных сетей в сторону классических алгоритмов, какие атаки выявляются за счет расстояния Левенштейна и нечеткой логики, и какой метод обнаружения атак (ML или сигнатурный) работает эффективнее.
Читать дальше →

Nemesida WAF Free — бесплатная версия, обеспечивающая базовую защиту веб-приложения от атак

Reading time2 min
Views6.3K


В прошлом году мы выпустили первый релиз Nemesida WAF, построенного на базе машинного обучения. Мы перепробовали несколько вариантов и остановились на алгоритме обучения «Случайный лес». Основными преимуществами машинного обучения по сравнению с сигнатурным анализом являются повышенная точность определения атак, а также снижение количества ложных срабатываний. С другой стороны, использование модуля машинного обучения требует дополнительных аппаратных ресурсов. Для обеспечения базовой защиты веб-приложения при минимальных аппаратных ресурсах мы выпустили Nemesida WAF Free — бесплатную версию Nemesida WAF, выявляющую атаки на основе их сигнатур.
Читать дальше →

Virtualpatching в Nemesida WAF: патчим уязвимости «на лету»

Reading time6 min
Views3.1K


Основное предназначение WAF — выявлять атаки на веб-приложение. Мы пошли дальше и реализовали систему виртуального патчинга, позволяющую накладывать заплатки «на лету», не дожидаясь выпуска обновлений вендором. В статье будут рассмотрены примеры поиска уязвимостей в веб-приложении и создания виртуальных патчей к ним.
Читать дальше →

Улучшаем работу искусственного интеллекта в Nemesida WAF

Reading time6 min
Views4.1K


В предыдущей статье мы рассказали, как искусственный интеллект Nemesida WAF помогает с абсолютной точностью выявлять атаки на веб-приложения при минимальном количестве ложных срабатываний. В этой статье будет рассмотрен новый механизм работы Nemesida AI, позволяющий увеличить точность выявления атак в 2 раза по сравнению с сигнатурным методом, а также снизить количество ложных срабатываний до 0.01%.
Читать дальше →

Искусственный интеллект Nemesida WAF

Reading time58 min
Views7.8K


Есть мнение, что искусственный интеллект — это не больше, чем маркетинговый ход. В статье мы покажем, как искусственный интеллект Nemesida WAF позволяет выявлять и блокировать атаки на веб-приложения с поразительной точностью в 99,96%.

Information

Rating
Does not participate
Location
Москва, Москва и Московская обл., Россия
Date of birth
Registered
Activity