1. 定义误报和漏报
- 误报（False Positive, FP）：WAF错误地将正常流量标记为恶意流量，并阻止合法用户访问。
- 漏报（False Negative, FN）：WAF未能正确识别并阻止恶意流量，导致攻击者成功执行攻击。
2. 准备测试环境
- 隔离测试环境：建立一个与生产环境相似的测试环境，确保测试结果不会影响实际业务。
- 模拟真实流量：使用工具生成模拟的真实流量，包括正常用户访问和已知的攻击模式。
3. 使用专业工具
- 渗透测试工具：利用Metasploit、OWASP ZAP等工具模拟常见的Web攻击，如SQL注入、XSS、CSRF等。
- 流量生成工具：使用Vegeta、Artillery等工具生成大量正常流量，以测试WAF的误报率。
- WAF测试工具：使用BlazeHTTP等专门的WAF测试工具，它提供了丰富的样本和指标，可以全面评估WAF的性能和准确率。
4. 执行测试
- 基准测试：首先在没有WAF的情况下运行测试，记录正常流量和攻击流量的行为，作为基准。
- 启用WAF测试：开启WAF后再次运行相同的测试，记录WAF的响应情况。
- 对比分析：将WAF开启前后的测试结果进行对比，分析误报和漏报的情况。
5. 记录和统计
- 误报记录：记录WAF错误拦截的正常流量次数和具体请求。
- 漏报记录：记录WAF未能拦截的攻击流量次数和具体请求。
- 统计指标：计算误报率和漏报率，公式如下：
- 误报率（False Positive Rate, FPR） = (误报次数 / 正常流量总数) * 100%
- 漏报率（False Negative Rate, FNR） = (漏报次数 / 攻击流量总数) * 100%
6. 分析结果
- 误报分析：
- 检查误报的请求，分析为什么这些请求被错误拦截。可能是规则过于严格或配置不当。
- 优化规则：根据分析结果调整WAF的规则和配置，减少误报。例如，可以放宽某些规则或增加白名单。
- 漏报分析：
- 检查漏报的请求，分析为什么这些攻击未被拦截。可能是规则不够全面或存在漏洞。
- 优化规则：根据分析结果调整WAF的规则和配置，减少漏报。例如，可以增加新的规则或更新现有的规则库。
7. 持续监测和改进
- 定期测试：定期重复上述测试过程，确保WAF的性能和准确性。
- 日志分析：定期查看WAF的日志，分析实际流量中的误报和漏报情况。
- 用户反馈：收集用户反馈，了解是否有合法用户因误报而受到影响。
- 自动验证：使用自动化工具（如SOAR）进行持续的误报和漏报验证，提高检测的准确性和效率。
8. 参考第三方评测
- 第三方评测：参考独立第三方机构对不同WAF产品的评测报告，了解它们在误报和漏报方面的表现。
- 社区反馈：加入相关的技术社区，了解其他用户的经验和建议。
9. 优化策略
- 基于语义的WAF：考虑使用基于语义的WAF，它可以更好地理解流量的上下文，减少误报和漏报。
- RASP（Runtime Application Self-Protection）：结合RASP技术，增强应用自身的防护能力，与WAF形成互补，提高整体防护效果。
- 多层次防护：构建多层次的防护体系，包括WAF、RASP、EDR（Endpoint Detection and Response）等，提高整体的安全性