Противодействие атакам DDoS/Brute-force/Flood с помощью Nemesida WAF

Противодействие атакам DDoS/Brute-force/Flood с помощью Nemesida WAF

Nemesida WAF позволяет в автоматическом режиме бороться с атаками DDoS/Brute-force/Flood. Из-за специфики атак на их выявление и блокировку источника запросов требуется некоторое время, поэтому, в некоторых случаях, требуется вмешательство администратора. При создании правила блокировки (на период проведения атаки) рекомендуем обращать внимание на следующие признаки: поступающие запросы из популярных, для подобных атак, стран (например: Таиланд, Индия,

, , , ,
Nemesida AI MLC

Nemesida AI MLC

Руководство по установке, настройке и эксплуатации модуля машинного обучения Nemesida AI MLC, предназначенного для построения поведенческих моделей, а также выявления атак методом перебора, флуда и DDoS-атак.

,
Nemesida AI  - модуль машинного обучения Nemesida WAF

Nemesida AI - модуль машинного обучения Nemesida WAF

Как мы разрабатывали модуль машинного обучения, почему решили отказаться от нейронных сетей в сторону классических алгоритмов, какие атаки выявляются с использованием расстояния Левенштейна и за счет чего достигается точность обнаружения атак.

,
Защита от  атак методом перебора (brute-force)

Защита от атак методом перебора (brute-force)

Использование модуля Nemesida AI позволяет выявлять признаки атак методом перебора (атаки подбора значений). Атака методом перебора базируется на одноимённом математическом методе, в котором правильное решение (конечное число или символьная комбинация) находится посредством перебора различных вариантов. Фактически каждое значение из заданного множества потенциальных ответов (решений) проверяется на правильность.

,
Виртуальный патчинг

Виртуальный патчинг

Реализация функционала виртуального патчинга (virtual patching) в Nemesida WAF позволяет блокировать попытки эксплуатации уязвимостей, содержащихся в веб-приложениях, без внесения изменений в исходный код, то есть не дожидаясь выпуска официального патча от разработчиков.

, , ,