在宗派林立的检测技术武林中，语义化检测引擎近两年已成热门绝学。它的力量在于，让攻击检测更精确、更聪明、更人性化。
“智能语义检测”这门武艺的江湖故事，要从它的前辈“基于规则的检测引擎”开始说起。
十几年里，基于规则的引擎一统江湖。直到现在，江湖上大多数的WAF是基于规则的WAF。其原理是每一个会话都要经过一系列的安全检测，每一项检测都由一个或多个检测规则组成，匹配了检测规则，请求就会被认为非法而拒绝。
听起来很简单？其实对于运维者和企业客户来说，规则检测的软肋就在于他的“道法复杂，不变通”。
基于规则的WAF能有效的防范已知安全问题。但安全运维者首先必须知道攻击的全部特点，根据这些特点制定规则。所以基于规则的WAF需要一个强大的规则库支撑，并且规则库需要及时更新来应对最新的攻击。
这时，问题就来了。基于规则的WAF，因为规则的描述能力有限，有些攻击方法和攻击场景无法通过规则来描述完备。我们举一个例子，
如果“大道至简！”是一串攻击请求，当WAF成功防御过一次后，就会更新一个规则 ——但凡包含“至”、“简”“！”这三个特征的，就可能是攻击！—— 但如果下次接到了一个正常请求：“至繁归于至简！”，WAF也会把它归到攻击那一类，这就产生了我们所谓的误报。
同时，攻击者会通过复杂的变形来完成攻击。这时，规则又是无法穷尽所有的攻击变形的。还是刚才那个例子，当上次的攻击者做了一个“变体”，将攻击请求变成了“大道无为”，那么WAF就检测不到了，也就是所谓的漏报了。
总而言之，基于规则的检测不能有效防御未知的威胁，比如攻击变体，0day攻击。除此之外，对于企业安全运维人员来说，正则引擎的维护压力大，成本高，各派武林人士都在YY：“有没有一种检测引擎和算法，不需要人去维护规则，也可以应对千变万化的攻击！？”
智能引擎检测这个武林绝学，就在这样的江湖背景下，千呼万唤始出来。
➤攻击行为语义化 —— 离门之剑，以不变应万变
语义检测引擎的内功在于，会把自然语言中的语义、顺序和场景，纳入考虑范围；知道一个特征，在这个场景、顺序下可能是攻击，在另一个中则不是。延续刚才“大道至简”的例子：
这样一来，大家就可以一目了然看出二者的根本区别了。智能化语义检测引擎，就像手握一把离门剑，“每一招中皆能在刹那间作二十五种变化，独步剑林。”（参考萧逸《十二神拳》）。对于防范未知威胁，0day攻击尤其有效。
那么，智能语义化检测的武功究竟如何使出来？我们再往下探究。
➤第一招，归一
把同类攻击行为的同类行为特征归并起来。即，同一类的攻击行为和攻击特征聚合为一个攻击特征，这就是归一化的过程。攻击的多个行为特征组成特定的排列组合，来表示同一类攻击，这样我们就可以用自然语言的语义来理解并且描述同一类攻击。攻击特征的排列组合就是攻击的语义化。
把同类攻击行为的同类行为特征归并起来。即，同一类的攻击行为和攻击特征聚合为一个攻击特征，这就是归一化的过程。攻击的多个行为特征组成特定的排列组合，来表示同一类攻击，这样我们就可以用自然语言的语义来理解并且描述同一类攻击。攻击特征的排列组合就是攻击的语义化。
这样就能抛却各种复杂的攻击和它们的变形，把攻击行为语义化了。
以下是一个sql注入攻击实现语义化的例子，先对sql语句进行归一化的语义分析，然后在异常攻击集中查找分析结果，若找到说明是sql注入攻击。
比如以下这条规则：
(select|from|\band|\bor|\bxor|=|,|;)[\s\+\(`)*?(sleep[\s\+`]*?\(|version[\s\+`]*?\(|pg_sleep[\s\+`]*?\(|extractvalue[\s\+`]*?\(|updatexml[\s\+`]*?\(|dbms_pipe.receive_message\(|st_latfromgeohash\(|st_longfromgeohash[\s\+`]*?\(|analyse[\s\+`]*?\(|gtid_subset[\s\+`]*?\(|gtid_subtract\(|st_pointfromgeohash\(|convert[\s\+`]*?\(|md5[\s\+`]*?\(|count[\s\+`]*?\(|char[\s\+`]*?\(|benchmark[\s\+`]*?\(|hex[\s\+`]*?\(|@@version|db_name[\s\+`]*?\(|user[\s\+`]*?\(|cast[\s\+`]*?\(|concat[\s\+`]*?\(|unhex[\s\+`]*?\(|floor[\s\+`]*?\(|length[\s\+`]*?\(|ascii[\s\+`]*?\(|substring[\s\+`]*?\(|substr[\s\+`]*?\(|substring_index[\s\+`]*?\(|instr[\s\+`]*?\(|left[\s\+`]*?\(|right[\s\+`]\()
通过归一化后可以描述为：select from 敏感关键字 函数运算()，可以用“abcde”五个字符表示，即这类攻击用语义可描述为：具有敏感关键字和函数运算的sql类型表达式。复杂的规则维护，瞬间变得简单了。
➤第二招，攻异
仅仅防范已知的WEB安全问题，是被动且滞后的，基于异常的防护会更加有效。
异常防护这一招的基本观念是：根据合法应用数据检测建立统计模型，以此模型为依据判别实际通信数据是否是攻击。
理论上，此招一出，系统就能够探测出任何的异常情况。这样，就不再需要规则库，0day攻击的检测也不再是问题了。
例如，阿里云云盾的WAF智能语义异常攻击集，是基于云盾自己的运营数据，对正常的Web应用建模，从正常的模型里边区分出异常的情况，再从繁多的Web攻击中提炼出来的异常攻击模型，形成异常攻击集。
➤制胜之招：无影
未来，智能语义化检测引擎这门绝学，将进化成实时大数据分析引擎。招式进化的关键，就在于算法的优化，计算的能力和成本，还有数据聚类和清洗的技术，等等。
江湖风云变幻，大数据的时代已经成为主流。WAF防御的技术如果想要继统治武林，向智能化、语义化的方向发展则是必然。未来，可以预见大部分的WAF检测和防御都会通过机器学习自动来完成，再加上很少的人工确认工作，就可以确定异常攻击集 —— 从容应对现实中的安全威胁以及未来的安全威胁，从根本上解决Web服务系统所面临的各种安全挑战。
大道至简，大有可为。
作者：千霄、至均，阿里云安全专家，研究领域聚焦于Web攻防。
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