«Гарда» выпустила «Гарда WAF» 3.3. В новой версии централизовали управление политиками безопасности, переработали модель машинного обучения и расширили настройки Nginx и SSL/TLS-сертификатов. По данным разработчика, скорость обработки запросов ML-модулем выросла в четыре раза, сообщили проекту Игнатий Цукергохер в пресс-службе «Гарды»
Управление политиками
Вместо отдельных настроек сигнатурного анализа для каждого сервера появилась единая система шаблонов и политик с тремя уровнями наследования. Общие настройки защиты можно применять к нескольким серверам, сохраняя индивидуальные правила и исключения.
При обновлении системных шаблонов изменения автоматически распространяются на связанные политики. Пользовательские правила и исключения при этом сохраняются.
Анализ запросов
ML-модель теперь оценивает HTTP-запрос целиком, а не отдельные его части. Она анализирует URL, заголовки, метод и тело запроса, учитывая около ста характеристик. Такой подход помогает выявлять модифицированные атаки, признаки которых по отдельности могут выглядеть как обычный трафик.
ML-анализ дополняет сигнатурную проверку. По заявлению разработчика, переработка модуля повысила точность обнаружения атак и сократила число ложных срабатываний. Для разбора инцидентов интерфейс выделяет фрагмент запроса, который стал причиной блокировки.
Настройки серверов и сертификатов
Большинство директив Nginx теперь можно менять через веб-интерфейс без редактирования конфигурационного файла.
В отдельном разделе доступно управление SSL/TLS-сертификатами:
- загрузка готовых и создание самоподписанных сертификатов;
- настройка mTLS-авторизации;
- отслеживание сроков действия;
- просмотр серверов, на которых используется каждый сертификат.
Также появилась настройка перенаправления HTTP-трафика на HTTPS.
«В версии 3.3 мы пересмотрели подход к управлению правилами сигнатурного анализа. Теперь общие настройки можно задать один раз для нескольких серверов, а особенности каждого учесть в отдельных политиках. При обновлении баз больше не нужно вручную переносить пользовательские правила и исключения. Одновременно мы переработали ML-модель: она быстрее обрабатывает запросы, глубже анализирует их содержимое и точнее определяет признаки атак. Это позволяет повысить качество защиты и сократить объем рутинных операций для специалистов ИБ»
Александр Самохвалов, руководитель продукта «Гарда WAF»
