waf特征库涵盖范围广泛，其核心在于识别恶意流量模式。 准确地说，没有一个单一的、普遍适用的“特征库”列表，因为不同waf厂商和版本采用的技术和规则集差异巨大。 特征库的内容会持续更新，以应对不断演变的攻击手段。
我曾经参与过一个项目，需要对一个电商平台进行安全加固。当时我们选择的WAF供应商提供了基于规则、签名和机器学习的混合型防护。 他们的规则库包含数千条规则，涵盖了SQL注入、跨站脚本攻击(XSS)、跨站请求伪造(CSRF)、文件包含等常见攻击类型，以及一些针对特定应用场景的自定义规则。 例如，针对电商平台的特殊规则，会识别试图修改订单金额、商品价格或库存数量的恶意请求。
在实际操作中，我们发现仅仅依赖预设的规则库并不足够。 某些新型攻击可能绕过现有的规则，这需要我们对WAF进行持续的监控和调整。 记得有一次，我们发现一个新的攻击向量利用了HTTP请求头中的一个不太常见的字段进行攻击。 预设规则库并没有涵盖这种攻击方式，因此我们需要手动添加新的规则来进行拦截。 这个过程需要对HTTP协议、攻击手法以及WAF的规则语法有深入的了解。 这并非易事，需要细致的分析和测试，才能确保新规则既能有效拦截恶意流量，又不会误伤正常的用户请求。
此外，我们还面临着误报率的问题。 某些规则过于敏感，可能会将正常的用户行为误判为恶意攻击，导致用户体验下降。 为了解决这个问题，我们需要对规则进行微调，或者结合其他安全机制，例如IP地址白名单和验证码，来降低误报率。
因此，与其关注具体有哪些特征库，不如关注WAF的整体防护能力，以及它如何适应不断变化的威胁环境。 选择WAF时，需要考虑其规则更新频率、自定义规则的支持程度、误报率以及厂商提供的技术支持。 更重要的是，要建立一个完善的安全监控体系，定期评估WAF的有效性，并及时响应新的安全威胁。 只有这样，才能真正保障系统的安全。
