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六款免费 WAF 的测试报告

CT Stack

177

2023-07-17

原文链接
#WAF
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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。

为了保证测试结果公平公正，本文中提到的所有靶机、测试工具、测试样本均为开源项目。

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：将正常样本放行正确的数量。
  • 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

数据来源：所有测试数据均来自于我自己的浏览器。

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。

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）。

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）。

  • 简单的通用攻击流量：部署 DVWA 靶机，所有通用漏洞样例挨个攻击一遍。
  • 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：

1location / {
2    return 200 'hello WAF!';
3    default_type text/plain;
4}

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

1TP: 426    TN: 33056    FP: 38    FN: 149
2总样本数量: 33669    成功: 33669    错误: 0
3检出率: 74.09%
4误报率: 8.19%
5准确率: 99.44%
6
790% 平均耗时: 0.73毫秒
899% 平均耗时: 0.89毫秒

Coraza

1TP: 404    TN: 27912    FP: 5182    FN: 171
2总样本数量: 33669    成功: 33669    错误: 0
3检出率: 70.26%
4误报率: 92.77%
5准确率: 84.10%
6
790% 平均耗时: 3.09毫秒
899% 平均耗时: 5.10毫秒

ModSecurity

1TP: 400    TN: 25713    FP: 7381    FN: 175
2总样本数量: 33669    成功: 33669    错误: 0
3检出率: 69.57%
4误报率: 94.86%
5准确率: 77.56%
6
790% 平均耗时: 1.36毫秒
899% 平均耗时: 1.71毫秒

宝塔 WAF

1TP: 224    TN: 32998    FP: 96    FN: 351
2总样本数量: 33669    成功: 33669    错误: 0
3检出率: 38.96%
4误报率: 30.00%
5准确率: 98.67%
6
790% 平均耗时: 0.53毫秒
899% 平均耗时: 0.66毫秒

nginx-lua-waf

1TP: 213    TN: 32619    FP: 475    FN: 362
2总样本数量: 33669    成功: 33669    错误: 0
3检出率: 37.04%
4误报率: 69.04%
5准确率: 97.51%
6
790% 平均耗时: 0.41毫秒
899% 平均耗时: 0.49毫秒

SuperWAF

1TP: 138    TN: 33048    FP: 46    FN: 437
2总样本数量: 33669    成功: 33669    错误: 0
3检出率: 24.00%
4误报率: 25.00%
5准确率: 98.57%
6
790% 平均耗时: 0.34毫秒
899% 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
Coraza171 条5182 条84.10%3.09 毫秒
ModSecurity175 条7381 条77.56%1.36 毫秒
宝塔 WAF351 条96 条98.67%0.53 毫秒
ngx-lua-waf362 条475 条97.51%0.41 毫秒
SuperWAF437 条46 条98.570.34 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。

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