六款免费 WAF 的测试报告

admin 2024年4月2日14:25:54评论8 views字数 2575阅读8分35秒阅读模式

小编测试了六款 WAF ,结合测试报告给大家推荐免费好用的 WAF.

最近赶上国内某重大网安活动,要给几个客户推荐一些免费好用的安全产品,WAF 是其中之一。

攻击防护是 WAF 最核心的能力,本文将介绍如何使用科学的方法测试 WAF 防护能力的有效性。

测试指标

测试结果以 4 个指标为主:

  • 检出率:用来反应 WAF 检测能力的全面性,没有检出即为 ”漏报“。

  • 误报率:用来反应对正常流量的干扰,不靠谱的结果即为 ”误报“。

  • 准确率:准确率是检出率和误报率的综合指标,避免漏报和误报顾此失彼。

  • 检测耗时:用来反应 WAF 性能,耗时越大则性能越差。

检测耗时用工具直接统计即可,其他这几个指标如何计算,可以对应到统计学中的预测分类概念:

  • TP:将 攻击样本 拦截 的数量。

  • TN:将 正常样本 放行 的数量。

  • FN:将 攻击样本 放行 的数量,即 ”漏报“ 数量。

  • FP:将 正常请求 拦截 的数量,即 ”误报“ 数量。

这样就可以给出上面 3 个指标的计算公式:

  • 检出率 = TP / (TP + FN)

  • 误报率 = FP / (TP + FP)

  • 准确率 = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

为了减小随机性带来的综合影响,以减小误差,对于 ”检测耗时“ 我将会拆为 “90% 的平均耗时” 和 “99% 的平均耗时” 两个指标。

测试样本

1. 数据来源:所有测试数据均来自于我自己的浏览器。

2. 抓包方式:用 Burp 做代理,浏览器全局指向 Burp,导出 XML 文件后使用Python 脚本处理成单个请求。

根据以往的经验,在互联网上暴露的服务,通常正常流量和攻击流量的比例是 100:1 左右,我们按这个方式对样本进行配比。

1. 白样本:刷微博、刷知乎、刷B站、刷各种论坛,一共攒了 60707 个 HTTP 请求,总大小 2.7 GB(该过程浪费了我 5 个小时)。

2. 黑样本:为了让测试效果更充分,我使用四个不同的方法采集了黑样本,一共 600 个 HTTP 请求(该过程浪费了我 5 个小时)。

  • 常见的攻击流量:把 portswigger 官网提供的所有攻击 Payload 都打一遍。

  • 常见的攻击流量:把 portswigger 官网提供的所有攻击 Payload 都打一遍。

  • 针对性漏洞流量:部署 VulHub 靶机,所有的经典漏洞使用默认 poc 挨个攻击一遍。

  • 攻击对抗流量:调高 DVWA 的对抗级别,在中级和高级防护的情况下把 DVWA 再攻击一遍。

测试方法

测试指标和测试样本明确之后,现在需要三个东西:WAF、接收流量的靶机,还有测试工具。

所有 WAF 均使用初始配置,不做任何调整。

靶机用 Nginx,无论收到什么请求,均直接返回 200,配置如下:

location / {return 200 'hello WAF!';default_type text/plain;}

测试工具的需求如下:

  • 解析 Burp 的导出结果

  • 按 HTTP 协议重新组包

  • 考虑到后续数据要开源,要删除 Cookie Header

  • 修改 Host Header 字段,让靶机能够正常接收流量

  • 根据请求是不是返回 200 判断是否被 WAF 拦截

  • 对黑白样本混合后均匀发包

  • 自动计算上述 ”测试指标“

找了两款开源 WAF 测试工具,看起来质量都不错,基本符合要求,把两款工具综合一下,再略加其他细节就能用,地址如下:

  • gotestwaf:来自泰国的开源 WAF 测试工具

  • blazehttp:来自长亭的开源 WAF 测试工具

开始测试

雷池社区版

TP: 426     TN: 33056    FP: 38              FN: 149

总样本数量: 33669         成功: 33669      错误: 0

检出率: 74.09%

误报率: 8.19%

准确率: 99.44%

90%   平均耗时: 0.73毫秒

99%   平均耗时: 0.89毫秒

Coraza

TP: 404 TN: 27912      FP: 5182     FN: 171

总样本数量: 33669      成功: 33669    错误: 0

检出率: 70.26%

误报率: 92.77%

准确率: 84.10%

90% 平均耗时: 3.09毫秒

99% 平均耗时: 5.10毫秒

ModSecurity

TP: 400 TN: 25713      FP: 7381       FN: 175

总样本数量: 33669       成功: 33669  错误: 0

检出率: 69.57%

误报率: 94.86%

准确率: 77.56%

90% 平均耗时: 1.36毫秒

99% 平均耗时: 1.71毫秒

宝塔 WAF

TP: 224 TN: 32998         FP: 96           FN: 351

总样本数量: 33669          成功: 33669   错误: 0

检出率: 38.96%

误报率: 30.00%

准确率: 98.67%

90% 平均耗时: 0.53毫秒

99% 平均耗时: 0.66毫秒

nginx-lua-waf

TP: 213 TN: 32619           FP: 475         FN: 362

总样本数量: 33669           成功: 33669   错误: 0

检出率: 37.04%

误报率: 69.04%

准确率: 97.51%

90% 平均耗时: 0.41毫秒

99% 平均耗时: 0.49毫秒

SuperWAF

TP: 138 TN: 33048      FP: 46          FN: 437

总样本数量: 33669      成功: 33669    错误: 0

检出率: 24.00%

误报率: 25.00%

准确率: 98.57%

90% 平均耗时: 0.34毫秒

99% 平均耗时: 0.41毫秒

对比表格

漏报数量
误报数量
准确率
平均
雷池社区版
149 条
38 条
99.44%
0.73 毫秒
Coraza
171 条
5182 条
84.10%
3.09 毫秒
ModSecurity
175 条
7381 条
77.56%
1.36 毫秒
宝塔 WAF
351 条
96 条
98.67%
0.53 毫秒
ngx-lua-waf
362 条
475 条
97.51%
0.41 毫秒
SuperWAF
437 条
46 条
98.57
0.34 毫秒

雷池社区版的综合表现最好,误报和漏报都是最少的。

Coraza 和 ModSecurity 作为国外的优秀 WAF 引擎项目,检出率很高,但对于国内的场景适配并不会,误报太高。

最后

为了保证公平公正,本文中所用到的测试工具和测试数据均已开源,可访问以下地址获取:

https://gitee.com/kxlxbb/testwaf
另外,不同的测试样本和测试方法可能会导致测试结果有比较大的差异,需要根据实际情况选择合适的测试样本和测试方法来进行测试。

本次测试的结果仅供参考,不作为评价产品、工具、算法、模型的唯一标准。

原文始发于微信公众号(重生者安全团队):六款免费 WAF 的测试报告

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  • 本文由 发表于 2024年4月2日14:25:54
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                   六款免费 WAF 的测试报告https://cn-sec.com/archives/2617472.html

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