JXWAFJXWAF
首页
JXWAF
WebTDS
GitHub
首页
JXWAF
WebTDS
GitHub
  • WebTDS文档

    • 产品介绍
    • 部署教程
    • 操作指南
    • API调用
    • 策略仓库

产品介绍

WebTDS介绍

WebTDS​(Web Threat Detection System)是一款专为Web安全检测场景开发的实时大数据分析系统,基于自研的实时大数据分析引擎,能够以极低的延迟(毫秒级)进行数据实时分析。相比通用流处理系统(如Flink/Storm),WebTDS专为Web安全检测场景进行了深度定制和优化,用户无需进行代码开发,通过配置检测策略即可实现复杂的安全检测逻辑。

🌟 高性能低成本 | 可视化配置 | 实体行为分析 | 在线学习

产品亮点

高性能低成本

  • 高性能:单节点日处理量超10亿条数据,支持横向扩展至千亿级规模,轻松应对高并发流量场景。

  • 计算成本低:通过自研高性能分析引擎,相比Flink,计算费用降低90%以上。

  • 运维成本低:无外部依赖(如Hadoop/ZooKeeper),开箱即用。

可视化配置

  • ​零代码规则设计:通过图形化控制台配置检测策略(正则匹配、名单匹配、内存计算、关联分析等)。

  • ​实时热更新:策略修改秒级生效,可在不影响线上业务的情况下验证策略效果。

  • ​全流程闭环:从策略设计、测试到上线,全流程可视化闭环。

实体行为分析

  • ​多维实体识别:基于用户、IP、设备,接口等实体,可以动态组合,满足复杂业务场景的需求。

  • ​异常行为分析:通过分析实体行为(如访问频率、操作时序,异常动作,异常设备等),构建动态检测策略,识别符合检测策略的异常行为。例如:人工渗透测试,爬虫行为,API滥用等

在线学习

在线学习(Online Learning) 是一种机器学习方法,其核心特点是模型能够逐步更新 ,而不是一次性使用所有数据进行训练。在线学习算法会随着新数据的到来,实时调整模型参数,从而适应新数据的变化。

WebTDS支持通过在线学习训练专属安全模型 , 可用于复杂安全场景的深度检测 , 突破传统经验驱动检测能力的局限性,赋予系统数据驱动的检测能力。典型应用场景如下:

  • 内部账号被盗检测

  • 内鬼员工数据盗取检测

  • APT攻击检测

特征WebTDS在线学习传统批量学习
数据时效性实时数据全量历史数据
模型更新实时周期性(如天/周级别)
计算资源低硬件需求,可在普通服务器或边缘设备运行,适合流式场景依赖高性能计算资源(计算集群),批量计算
适用场景实时风控、内部威胁检测、强对抗场景检测周期性检测、事后分析

功能介绍

  • 线上环境
    • 基础组件
    • 名单匹配
    • 规则匹配
    • 分析组件
    • 检测策略
  • 运营中心
    • 事件运营
    • 行为轨迹
    • 日志查询
    • 节点状态
  • 配置管理
    • 基础组件配置
    • 名单匹配配置
    • 规则匹配配置
    • 分析组件配置
    • 检测策略配置
    • 全局字典配置
    • 策略告警配置
    • 处置接口配置
    • 处置组件配置
  • 系统管理
    • 基础信息
    • 控制台配置
    • 日志传输配置
    • 日志查询配置
最近更新:: 2025/4/6 01:52
Contributors: chenjc, root
Next
部署教程