如何科学的测试 WAF

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。

本文的测试对象是业界比较火的几款开源 WAF 项目，测试方法参考了公开的多种样例，其中长亭在线 WAF 效果测试工具相对靠谱，指标和公式看起来很客观、很合理 https://waf-ce.chaitin.cn/detection，本次测试会在这个方法之上略加改动，再添加其他细节作为测评标准。

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)

对于 ”检测耗时“，长亭只给了一个平均数，数据不够详细，后面我将会拆为 “90% 的平均耗时” 和 “99% 的平均耗时” 用来减小随机性带来的综合影响，以减小误差。

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：

location / { return 200 'hello WAF!'; default_type text/plain; } 

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

TP: 426 TN: 33056 FP: 38 FN: 149 总样本数量: 33669 成功: 33669 错误: 0 检出率: 74.09% 误报率: 8.19% 准确率: 99.44% 90% 平均耗时: 0.73 毫秒 99% 平均耗时: 0.89 毫秒 

Coraza

TP: 404 TN: 27912 FP: 5182 FN: 171 总样本数量: 33669 成功: 33669 错误: 0 检出率: 70.26% 误报率: 92.77% 准确率: 84.10% 90% 平均耗时: 3.09 毫秒 99% 平均耗时: 5.10 毫秒 

ModSecurity

TP: 400 TN: 25713 FP: 7381 FN: 175 总样本数量: 33669 成功: 33669 错误: 0 检出率: 69.57% 误报率: 94.86% 准确率: 77.56% 90% 平均耗时: 1.36 毫秒 99% 平均耗时: 1.71 毫秒 

宝塔 WAF

TP: 224 TN: 32998 FP: 96 FN: 351 总样本数量: 33669 成功: 33669 错误: 0 检出率: 38.96% 误报率: 30.00% 准确率: 98.67% 90% 平均耗时: 0.53 毫秒 99% 平均耗时: 0.66 毫秒 

nginx-lua-waf

TP: 213 TN: 32619 FP: 475 FN: 362 总样本数量: 33669 成功: 33669 错误: 0 检出率: 37.04% 误报率: 69.04% 准确率: 97.51% 90% 平均耗时: 0.41 毫秒 99% 平均耗时: 0.49 毫秒 

SuperWAF

TP: 138 TN: 33048 FP: 46 FN: 437 总样本数量: 33669 成功: 33669 错误: 0 检出率: 24.00% 误报率: 25.00% 准确率: 98.57% 90% 平均耗时: 0.34 毫秒 99% 平均耗时: 0.41 毫秒 

对比表格

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。