WAF引擎工作原理
WAF引擎是Web应用防火墙（WAF）的核心处理组件，负责执行检测和阻断逻辑。其工作原理可以拆解为以下几个循序渐进的步骤：
第一步：流量采集与规范化
当HTTP/HTTPS请求到达WAF时，引擎首先进行流量采集。对于HTTPS流量，需要先进行SSL/TLS解密（如果配置了解密策略）。随后，引擎将原始请求进行“规范化”，这是一个关键预处理步骤。其目的是将可能混淆或编码的攻击载荷还原为标准格式，以便后续规则匹配。例如，将URL编码（如%20转换为空格）、Unicode编码、多重编码、大小写转换等进行标准化处理，防止攻击者通过变形绕过检测。
第二步：请求解析与数据结构化
引擎将规范化的原始请求解析成结构化、易于处理的数据模型。通常，它会将请求拆解成多个独立的“字段”或“部分”，例如：
- 请求行：方法（GET/POST）、URL路径、查询字符串（参数）。
- 请求头：
User-Agent,Cookie,Referer,Content-Type等。 - 请求体：对于POST请求，解析表单数据、JSON、XML等。
- 其他部分：如文件上传内容、协议信息等。
每个部分都被提取并存入一个上下文数据结构中，供不同的检测模块调用。
第三步：检测逻辑执行（核心环节）
这是引擎的核心工作阶段。它将结构化后的请求数据，输入到一系列并行的或按策略顺序执行的检测模块中。主要检测方法包括：
- 签名/规则匹配：将请求的各个字段与预定义的WAF规则集（已知攻击模式库，如SQL注入、XSS、命令注入的特征）进行比对。这是最传统和主要的检测手段。
- 异常检测：基于统计学或行为模型，建立合法流量的基准轮廓（如参数长度、字符类型分布、访问频率）。当请求显著偏离基准时（例如，参数长度异常巨大、包含大量特殊字符），即使没有匹配到具体签名，也可能被判定为攻击。
- 基于语义/语法的分析：高级引擎会尝试解析参数值的潜在语义。例如，对疑似SQL注入的参数，引擎可能内置一个简化的SQL解析器，尝试分析其语法结构是否在逻辑上构成了可执行的SQL命令片段，而非简单的字符串匹配。
- 威胁情报集成：引擎可以实时查询外部威胁情报源，检查源IP地址是否属于已知的僵尸网络、代理服务器或恶意爬虫列表。
第四步：决策与响应
每个检测模块都会输出一个风险评估结果（分数、等级或布尔值）。引擎的综合决策模块（或策略引擎）会根据所有模块的结果和预设的安全策略（如“阻断模式”或“监测模式”）做出最终裁决：
- 放行：请求未触发任何风险阈值，直接转发给后端Web服务器。
- 阻断：请求被判定为恶意。引擎立即终止连接，并向客户端返回一个自定义的错误页面（如403 Forbidden），同时可能记录日志。
- 挑战：对于疑似恶意但不确定的请求（如可疑爬虫），可能会发起一个挑战（例如JavaScript挑战或CAPTCHA验证），以区分人类用户和自动化攻击工具。
- 记录/告警：在监测模式下，即使不阻断，也会生成详细的安全事件日志并发送告警。
第五步：日志记录与反馈学习
无论请求被放行还是阻断，引擎都会将本次事务的详细信息（时间戳、源IP、请求细节、触发的规则ID、执行的操作等）记录到日志中。这些日志是安全分析、审计和规则调优的基础。更先进的WAF引擎具备机器学习能力，可以持续分析这些日志数据，自动优化检测阈值、调整规则或发现新的攻击模式，实现自我进化。
总结：WAF引擎如同一个智能的、多层次的过滤与审查流水线，通过 “采集->规范化->解析->多技术检测->综合决策->响应与学习” 的闭环流程，对每一个Web请求进行深度分析，从而有效识别和抵御应用层攻击。