问题一：传统信息安全建设，以事中防御为主。缺乏事前的风险预知，事后的持续检测及响应能力

传统意义上的安全建设无论采用的是多安全产品叠加方案还是采用UTM/NGFW+WAF的整合类产品解决方案，广东SANGFOR下一代防火墙费用，关注的重点都在于如何防护资产在被攻击过程中不被攻击入侵成功，但是并不具备对于资产的事前风险预知和事后检测响应的能力，从业务风险的生命周期来看，**具备事中的防护是不完整的，如果能在事前做好预防措施以及在事后提高检测和响应的能力，广东SANGFOR下一代防火墙费用，安全事件发生产生的不良影响会大幅度降低，广东SANGFOR下一代防火墙费用，所以未来，融合安全将是安全建设发展的趋势。

    深信服AF的WEB扫描器是深信服结合多年来在web应用安全上的研究成果，基于大量信息安全事件应急响应的丰富经验下开发出的一款安全扫描器，该扫描器旨在帮助广大用户对web服务器网站进行深度的安全扫描，指纹识别，漏洞验证，多方位预知web应用系统的安全现状，并提供专业的安全加固建议。支持对web网站服务器操作系统类型：Apache，IIS，Tomcat，Nginx，Weblogic等服务器/中间件类型；php/jsp/asp/c#/python等网站语言类型进行自动识别，并和CVENVD漏洞库智能关联分析。

事中攻击防御**准确-下一代WAF引擎

流量优化层面：基于应用层交互内容进行深度学*，在该层次上建立深入的流量学*模型，对各种网页元素、参数进行监测、学*、对比，整个过程由设备的自学*功能完成，无需人工干预，同时可以根据web流量的变化进行自适应调整，建立白流量过滤能力，如果有明显偏离正常流量模式的恶意流量，则需要到后续的安全检测流程中；

该白流量基线可以让合法流量快速通行，提升应用层处理效率；

内容还原层面：通过广泛的业务分析以及安全**持续投入与研究，知晓各业务的响应的方式，通过业务组件模型可以有效的从流量中还原业务组件；

安全检测层面：基于大量的应用层流量，采取无监督学*的 AI 模型，根据特定维度对恶意流量做概率统计聚类，识别出攻击特征；采用有监督成长的 AI 模型，从剩余流量中识别出攻击特征，并标签攻击行为，构建攻击特征基线，有效识别误判、漏判；

合法业务基线：每个用户的业务逻辑各不相同，表达方式各异，传统 WAF 对所有用户采用通用的威胁检测方法，难以帮助业务各异的用户有效防护攻击风险，更无法基于业务进行自适应；

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