飞牛NAS秒变安全堡垒！零成本部署雷池WAF实战，扛住10万级CC攻击
海底捞在逃牛丸
更新于 2 天前
大家好，我是一名技术小白、nas爱好者、网络安全从业者。
最近几天，一年一度特殊的日子又要到来了，面对复杂的网络环境、未知的攻击、还想低成本做好安全防护，一度让我绞尽脑汁，硬件waf的门槛让我望而却步，独立的虚拟机让我看到飙红的内存和CPU而陷入沉思，部署waf是一个技术含量不是很低的活，从操作系统，到依赖环境，一步一步，既要克服陌生的命令，又要克服难搞的网络，实在是让人力不从心，稍有不慎，只能将虚拟机推翻重来，由于机房的特殊性（无自由的互联网访问权限），部署工作变得焦灼又难以推进，这个时候，我突然想到工作摸鱼期间部署的飞牛nas！
https://www.fnnas.com/
此次部署跳过nas的部署步骤，网上已经有很多教程了，但是关于在nas上部署waf这种专业工具的教程比较少，我搜索很多平台最终找到了一篇，但是真正上手，有一些差距，这次我把我的部署经验放上来，给大家参考，希望大家少走弯路，一步到位！
另外，雷池官方的教程可以参考：
手动安装雷池waf：https://docs.waf-ce.chaitin.cn/zh/%E4%B8%8A%E6%89%8B%E6%8C%87%E5%8D%97/%E5%AE%89%E8%A3%85%E9%9B%B7%E6%B1%A0/%E6%89%8B%E5%8A%A8%E5%AE%89%E8%A3%85
第一步：创建文件夹
在飞牛nas上创建文件夹，我直接在文件目录下创建了seafline文件夹，创建好后放在那边，稍后用到。
第二步：打开飞牛nas的ssh！
关于ssh的连接，我也不做赘述了，相信nas爱好者都会，开启后连上飞牛nas的ssh。
接下来的步骤，跟着我一步步走，走错一步可能导致部署失败。
进入你刚刚创建的seafline文件，查看文件的位置，可以通过右击-详情获得，复制原始路径，我这边的是：/vol1/1000/seafline
第三部：开始部署！
ssh输入 cd /vol1/1000/seafline，进入文件夹：
接着输入命令：
wget "https://waf-ce.chaitin.cn/release/latest/compose.yaml"
继续，创建 .env 配置文件
输入命令：touch ".env"
回车后显示与我一致即为成功！
接着，输入命令：vim .env，会显示如下界面，不要着急。
将我的代码粘贴进去，注意要修改变量：
SAFELINE_DIR=/vol1/1000/data/safeline
IMAGE_TAG=latest
MGT_PORT=9443
POSTGRES_PASSWORD=1qaz2wsx
SUBNET_PREFIX=172.22.222
IMAGE_PREFIX=swr.cn-east-3.myhuaweicloud.com/chaitin-safeline
ARCH_SUFFIX=
RELEASE=
REGION=
代码说明：
SAFELINE_DIR: 雷池安装目录，如 /data/safeline
IMAGE_TAG: 要安装的雷池版本，保持默认的 latest 即可
MGT_PORT: 雷池控制台的端口，保持默认的 9443 即可
POSTGRES_PASSWORD: 雷池所需数据库的初始化密码，请随机生成一个
SUBNET_PREFIX: 雷池内部网络的网段，保持默认的 172.22.222 即可
IMAGE_PREFIX: 雷池镜像源的前缀，建议根据服务器地理位置选择合适的源
ARCH_SUFFIX: 雷池架构的后缀，ARM 服务器需要配置为 -arm
RELEASE: 更新通道，LTS 版本需要配置为 -lts
具体要求可以查看官方文档，手动安装雷池，修改参数时一定要注意目录！！密码修改不要有特别特殊的符号，如@#这种，这边的密码不影响后面的密码重置，特别要注意，我在部署的时候就用了@#，导致部署失败。
输入完成后，按Esc，然后输入:wq，即可保存退出。
以上步骤完成后，即可开启雷池，但是要注意，部署阶段需要保证有比较稳定的互联网访问环境。
第四步：开启服务！
继续在ssh内输入： docker compose up -d
会出现下面的情况，这就是第一个小坑：
需要你用root权限去执行 ，输入命令：sudo docker compose up -d。
这时候，我们就会发现，系统提示输入密码，只需要继续输入管理员密码即可，注意，密码看不到，并不是无效输入。
拉取完镜像后，雷池waf 的引擎自动开启，如下图所示，即为成功：
这时候，我们打开nas的ip+9443端口，注意要用https访问。
开启雷池带给你的安全之旅吧....
等等，还没结束，我还不知道账号密码呢，别急，我们继续往下走。
ssh内输入：sudo docker exec safeline-mgt resetadmin
执行后，即可看到账号密码。
至此，飞牛nas部署雷池waf的教程就到这边结束了，更多的使用方法，请访问雷池官方论坛，也可以加入交流群，杰哥很厉害，大家都说好
希望大家重视网络安全，更多支持国产安全产品，说实话，作为网络安全从业者，用过很多waf产品，也测试了市面上绝大多数的产品，雷池个人版不仅做到了免费，更是做到了在免费的范围内，给了用户更多的安全保障，极低的上手门槛和丝滑的使用体验，让我老泪纵横！
谢谢大家读到这里，下次再见啦！
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雷池8.0LTS前置阿里云ESA获取客户端真实IP问题
鱼
更新于 2 天前
各位老师好，我们正在测试雷池WAF相关功能，部署的8.0LTS版本，前置部署有阿里云的ESA服务。大致请求如下：
user -> ESA -> NLB -> 雷池WAF -> app
我们已在ESA开启了托管规则： 回源请求中添加“ali-real-client-ip”header，并在雷池WAF应用配置中的源IP获取方式设置为 从HTTP Header中获取：“ali_real_client_ip”和“ali-real-client-ip”，都设置过。
我们通过在app的nginx上日志打印 $http_ali_real_client_ip，是可以获取到正确的客户端IP的。
相关配置截图如下：
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Web2GPT增加Grok和Gemini模型
扶摇可接
更新于 2 天前
Web2GPT增加Grok和Gemini模型
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登录显示网络异常怎么回事
扶摇可接
更新于 2 天前
如图
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希望自定义文档里增加PPT的格式
风中芥子
更新于 2 天前
希望自定义文档里增加PPT的格式，因为很多文档都是PPT的，像kimi等AI都是支持PPT文档的，希望能增加PPT文档的识别跟学习
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web2gpt让你的网站也可以变成智能体，在提一个意见！
脸谱
更新于 2 天前
web2gpt让你的网站也可以变成智能体
这段时间在做一个新行业，无意中在别人的朋友圈看到一个web2gpt-将网站转化为AI应用,出于好奇准备搭建一个本地版试试效果怎么样。本人也是从事信息安全行业的，有10多年信息安全方面的经验，对一些新鲜的东西还是比较好奇。
长亭科技也是信息安全行业业内比较有名的企业，特别雷池WAF功能也比较强大。
下面就开始部署到使用的一个保密级教程。
以下是Web2GPT，官网：
https://web2gpt.ai/
我们直接安装免费版就可以：
Web2GPT支持docker部署，那就很方便了，准备一台官方要求配置的云主机即可下面是配置列表：
操作系统：Linux
软件依赖：Docker 20.10.14 版本以上
软件依赖：Docker Compose 2.0.0 版本以上
CPU：最低 2 核，推荐 4 核及以上
GPU：无需 GPU，安装成功后需要配置外接大模型
内存：最低 4GB，推荐 8GB 及以上
硬盘：最低 10GB，推荐 20GB 及以上
官网有保姆级安装教程，安装非常简单，用官网的步骤安装完后，即可开箱使用。
1. 创建一个文件夹，比如/data/web2gpt
mkdir -p /data/web2gpt
cd /data/web2gpt
Copy
2. 下载 docker comopse 文件
curl https://release.web2gpt.ai/latest/docker-compose.yml -o docker-compose.yml
Copy
3. 下载环境变量模版文件
curl https://release.web2gpt.ai/latest/.env.template -o .env
Copy
4. 初始化配置文件
count=$(grep -o "{CHANGE_TO_RANDOM_PASSWORD}" .env | wc -l);
for i in $(seq 1 $count);
do sed -i .env -e "0,/{CHANGE_TO_RANDOM_PASSWORD}/s//$(openssl rand -base64 20 | tr -d '/+=' | cut -c1-20)/";
done
Copy
5. 启动 Docker 容器
docker compose up -d
安装完成后，浏览器打开http://ip:9999,即可访问web2gpt应用后台。
账号默认admin@web2gpt.ai，密码可以从安装目录.env下查看，如果需要修改默认密码，修改后再次运行docker compose up -d，即可修改默认的。
后台管理界面所有的数据可以很直观的看到。
Web2gpt可以自己部署离线大模型，但是，需要有条件的前提下，才可以。Web2gpt也支持常见的AI模型接口配置。
这里我们使用DeepSeek,到官网注册账号，获取API key。
模型训练Web2gpt也支持几种方式
1、输入URL自动爬取网站页面内容，进行训练。
2、输入url获取当前页面内容，进行训练。
3、上传离线文档进行训练，可批量上传。
4、也可以自定义录入文章，进行训练，功能还是很强大啊，满足了各种用户需求，虽然长亭是做安全的行业，但是开发能力还是很厉害。
当训练完后，就可以创建自己想要的ai应用了。
支持各种应用，下面我们试下网页应用和智能客服的插件。
参数都可以自定义显示。
创建智能客服也一样，把下面红框中的代码，复制粘贴到你的网站首页代码处，你就可以拥有一个AI客服了。
大概训练了有个80万字这样，搜索问题速度也还可以，大概在10秒左右。基本上免费版就可以满足中小企业日常需求，总之，非常好用。同样支持长亭。
建议：
在自动发现功能处，建议加入关键词匹配功能，这样可有效提高发现有用数据。不然，爬全站的数据到本地，也太浪费资源和时间了啊
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飞牛NAS秒变安全堡垒！零成本部署雷池WAF实战，扛住10万级CC攻击
海底捞在逃牛丸
更新于 2 天前
大家好，我是一名技术小白、nas爱好者、网络安全从业者。
最近几天，一年一度特殊的日子又要到来了，面对复杂的网络环境、未知的攻击、还想低成本做好安全防护，一度让我绞尽脑汁，硬件waf的门槛让我望而却步，独立的虚拟机让我看到飙红的内存和CPU而陷入沉思，部署waf是一个技术含量不是很低的活，从操作系统，到依赖环境，一步一步，既要克服陌生的命令，又要克服难搞的网络，实在是让人力不从心，稍有不慎，只能将虚拟机推翻重来，由于机房的特殊性（无自由的互联网访问权限），部署工作变得焦灼又难以推进，这个时候，我突然想到工作摸鱼期间部署的飞牛nas！
https://www.fnnas.com/
此次部署跳过nas的部署步骤，网上已经有很多教程了，但是关于在nas上部署waf这种专业工具的教程比较少，我搜索很多平台最终找到了一篇，但是真正上手，有一些差距，这次我把我的部署经验放上来，给大家参考，希望大家少走弯路，一步到位！
另外，雷池官方的教程可以参考：
手动安装雷池waf：https://docs.waf-ce.chaitin.cn/zh/%E4%B8%8A%E6%89%8B%E6%8C%87%E5%8D%97/%E5%AE%89%E8%A3%85%E9%9B%B7%E6%B1%A0/%E6%89%8B%E5%8A%A8%E5%AE%89%E8%A3%85
第一步：创建文件夹
在飞牛nas上创建文件夹，我直接在文件目录下创建了seafline文件夹，创建好后放在那边，稍后用到。
第二步：打开飞牛nas的ssh！
关于ssh的连接，我也不做赘述了，相信nas爱好者都会，开启后连上飞牛nas的ssh。
接下来的步骤，跟着我一步步走，走错一步可能导致部署失败。
进入你刚刚创建的seafline文件，查看文件的位置，可以通过右击-详情获得，复制原始路径，我这边的是：/vol1/1000/seafline
第三部：开始部署！
ssh输入 cd /vol1/1000/seafline，进入文件夹：
接着输入命令：
wget "https://waf-ce.chaitin.cn/release/latest/compose.yaml"
继续，创建 .env 配置文件
输入命令：touch ".env"
回车后显示与我一致即为成功！
接着，输入命令：vim .env，会显示如下界面，不要着急。
将我的代码粘贴进去，注意要修改变量：
SAFELINE_DIR=/vol1/1000/data/safeline
IMAGE_TAG=latest
MGT_PORT=9443
POSTGRES_PASSWORD=1qaz2wsx
SUBNET_PREFIX=172.22.222
IMAGE_PREFIX=swr.cn-east-3.myhuaweicloud.com/chaitin-safeline
ARCH_SUFFIX=
RELEASE=
REGION=
代码说明：
SAFELINE_DIR: 雷池安装目录，如 /data/safeline
IMAGE_TAG: 要安装的雷池版本，保持默认的 latest 即可
MGT_PORT: 雷池控制台的端口，保持默认的 9443 即可
POSTGRES_PASSWORD: 雷池所需数据库的初始化密码，请随机生成一个
SUBNET_PREFIX: 雷池内部网络的网段，保持默认的 172.22.222 即可
IMAGE_PREFIX: 雷池镜像源的前缀，建议根据服务器地理位置选择合适的源
ARCH_SUFFIX: 雷池架构的后缀，ARM 服务器需要配置为 -arm
RELEASE: 更新通道，LTS 版本需要配置为 -lts
具体要求可以查看官方文档，手动安装雷池，修改参数时一定要注意目录！！密码修改不要有特别特殊的符号，如@#这种，这边的密码不影响后面的密码重置，特别要注意，我在部署的时候就用了@#，导致部署失败。
输入完成后，按Esc，然后输入:wq，即可保存退出。
以上步骤完成后，即可开启雷池，但是要注意，部署阶段需要保证有比较稳定的互联网访问环境。
第四步：开启服务！
继续在ssh内输入： docker compose up -d
会出现下面的情况，这就是第一个小坑：
需要你用root权限去执行 ，输入命令：sudo docker compose up -d。
这时候，我们就会发现，系统提示输入密码，只需要继续输入管理员密码即可，注意，密码看不到，并不是无效输入。
拉取完镜像后，雷池waf 的引擎自动开启，如下图所示，即为成功：
这时候，我们打开nas的ip+9443端口，注意要用https访问。
开启雷池带给你的安全之旅吧....
等等，还没结束，我还不知道账号密码呢，别急，我们继续往下走。
ssh内输入：sudo docker exec safeline-mgt resetadmin
执行后，即可看到账号密码。
至此，飞牛nas部署雷池waf的教程就到这边结束了，更多的使用方法，请访问雷池官方论坛，也可以加入交流群，杰哥很厉害，大家都说好
希望大家重视网络安全，更多支持国产安全产品，说实话，作为网络安全从业者，用过很多waf产品，也测试了市面上绝大多数的产品，雷池个人版不仅做到了免费，更是做到了在免费的范围内，给了用户更多的安全保障，极低的上手门槛和丝滑的使用体验，让我老泪纵横！
谢谢大家读到这里，下次再见啦！
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雷池8.0LTS前置阿里云ESA获取客户端真实IP问题
鱼
更新于 2 天前
各位老师好，我们正在测试雷池WAF相关功能，部署的8.0LTS版本，前置部署有阿里云的ESA服务。大致请求如下：
user -> ESA -> NLB -> 雷池WAF -> app
我们已在ESA开启了托管规则： 回源请求中添加“ali-real-client-ip”header，并在雷池WAF应用配置中的源IP获取方式设置为 从HTTP Header中获取：“ali_real_client_ip”和“ali-real-client-ip”，都设置过。
我们通过在app的nginx上日志打印 $http_ali_real_client_ip，是可以获取到正确的客户端IP的。
相关配置截图如下：
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Web2GPT增加Grok和Gemini模型
扶摇可接
更新于 2 天前
Web2GPT增加Grok和Gemini模型
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登录显示网络异常怎么回事
扶摇可接
更新于 2 天前
如图
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希望自定义文档里增加PPT的格式
风中芥子
更新于 2 天前
希望自定义文档里增加PPT的格式，因为很多文档都是PPT的，像kimi等AI都是支持PPT文档的，希望能增加PPT文档的识别跟学习
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web2gpt让你的网站也可以变成智能体，在提一个意见！
脸谱
更新于 2 天前
web2gpt让你的网站也可以变成智能体
这段时间在做一个新行业，无意中在别人的朋友圈看到一个web2gpt-将网站转化为AI应用,出于好奇准备搭建一个本地版试试效果怎么样。本人也是从事信息安全行业的，有10多年信息安全方面的经验，对一些新鲜的东西还是比较好奇。
长亭科技也是信息安全行业业内比较有名的企业，特别雷池WAF功能也比较强大。
下面就开始部署到使用的一个保密级教程。
以下是Web2GPT，官网：
https://web2gpt.ai/
我们直接安装免费版就可以：
Web2GPT支持docker部署，那就很方便了，准备一台官方要求配置的云主机即可下面是配置列表：
操作系统：Linux
软件依赖：Docker 20.10.14 版本以上
软件依赖：Docker Compose 2.0.0 版本以上
CPU：最低 2 核，推荐 4 核及以上
GPU：无需 GPU，安装成功后需要配置外接大模型
内存：最低 4GB，推荐 8GB 及以上
硬盘：最低 10GB，推荐 20GB 及以上
官网有保姆级安装教程，安装非常简单，用官网的步骤安装完后，即可开箱使用。
1. 创建一个文件夹，比如/data/web2gpt
mkdir -p /data/web2gpt
cd /data/web2gpt
Copy
2. 下载 docker comopse 文件
curl https://release.web2gpt.ai/latest/docker-compose.yml -o docker-compose.yml
Copy
3. 下载环境变量模版文件
curl https://release.web2gpt.ai/latest/.env.template -o .env
Copy
4. 初始化配置文件
count=$(grep -o "{CHANGE_TO_RANDOM_PASSWORD}" .env | wc -l);
for i in $(seq 1 $count);
do sed -i .env -e "0,/{CHANGE_TO_RANDOM_PASSWORD}/s//$(openssl rand -base64 20 | tr -d '/+=' | cut -c1-20)/";
done
Copy
5. 启动 Docker 容器
docker compose up -d
安装完成后，浏览器打开http://ip:9999,即可访问web2gpt应用后台。
账号默认admin@web2gpt.ai，密码可以从安装目录.env下查看，如果需要修改默认密码，修改后再次运行docker compose up -d，即可修改默认的。
后台管理界面所有的数据可以很直观的看到。
Web2gpt可以自己部署离线大模型，但是，需要有条件的前提下，才可以。Web2gpt也支持常见的AI模型接口配置。
这里我们使用DeepSeek,到官网注册账号，获取API key。
模型训练Web2gpt也支持几种方式
1、输入URL自动爬取网站页面内容，进行训练。
2、输入url获取当前页面内容，进行训练。
3、上传离线文档进行训练，可批量上传。
4、也可以自定义录入文章，进行训练，功能还是很强大啊，满足了各种用户需求，虽然长亭是做安全的行业，但是开发能力还是很厉害。
当训练完后，就可以创建自己想要的ai应用了。
支持各种应用，下面我们试下网页应用和智能客服的插件。
参数都可以自定义显示。
创建智能客服也一样，把下面红框中的代码，复制粘贴到你的网站首页代码处，你就可以拥有一个AI客服了。
大概训练了有个80万字这样，搜索问题速度也还可以，大概在10秒左右。基本上免费版就可以满足中小企业日常需求，总之，非常好用。同样支持长亭。
建议：
在自动发现功能处，建议加入关键词匹配功能，这样可有效提高发现有用数据。不然，爬全站的数据到本地，也太浪费资源和时间了啊
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