用网络层指标衡量下一代防火墙性能?你OUT啦!

本文涉及的产品
云防火墙,500元 1000GB
简介:

谈及到网络设备的性能指标,大家总是习惯性的联想到吞吐量、丢包率等网络层性能指标。诚然,以吞吐量为代表的网络层指标概念清晰,易于测量,对于用户选型传统防火墙等典型网络层设备起到了很好的指导作用。但随着近年来应用需求和网络技术的发展,用户不再满足于基本的数据通信能力,而是更多关注业务本身的运营效率与安全,希望看到网络流量中用户、应用、内容等可理解的信息,随之而来的是应用层网络设备的不断涌现。如何客观公正的评估这些新一代安全设备的性能,成为摆在用户面前亟待解决的问题。

网络设备性能评估需要费厄泼赖精神

与传统网络设备相比,应用层网络设备不再简单的关注数据报文的转发,而是关注和应用协议相关的内容,如协议识别、应用特征识别、应用威胁识别等,并基于此开发功能特性。针对这些特性,通常应用层网络设备都有各种各样的识别引擎,无论何种算法,最基本的一个要求就是:必须把数据包解封到OSI模型第七层,即应用层。而网络层设备以数据包转发为主要目的,只关心数据包转发能力,只需要解封到第三层,找到对应的IP地址和端口信息即可。

数据包封装和解封,层次越多,CPU的计算负载就越高,这会直接体现在性能上的衰减。同样处理能力的CPU,处理网络层数据转发和应用层识别,所呈现的性能参数是完全不同的,不能放在一起横向比较。使用传统网络层性能指标来评价应用层设备的性能,显然有悖于现代社会所倡导的费厄泼赖(Fair Play)精神。

应用层性能测试的本地化实践

应用层设备的性能测试指标,并不是什么新生事物。全球知名的独立安全研究和评测机构NSS Labs已经提出过比较详细的评估指标,包括网络层吞吐量、网络层新建连接速率、应用层吞吐量和应用层新建连接速率四个指标。之所以将一些网络层的评估指标也引入到了对应用层设备的评估,是为了衡量被测设备的基础数据转发能力,确保工作引擎在攻击流量下仍有足够的应用层处理能力。

NSS Labs的测试指标与方法具有普遍性,适用于品类多、覆盖广的通用性测试,但没有充分考虑产品实测的流量模型,尤其是没有考虑到中国本土网络环境下的热点应用、网络条件和使用方法等地域性特征。就此缺点,国内有安全厂商提出了更贴近中国市场“真实世界”的本地化性能测试指标和方法建议,具体包括以下几个指标:

1. 应用层吞吐量

测试方法:在开启应用识别引擎的前提下,通过发送平均21K大小HTTP页面来测试设备应用层最大吞吐量,且只能计算成功获得HTTP响应的连接。

(说明:选取大小为21K的页面,是基于该厂商对多家高校、运营商等典型网络环境的长期流量统计,总结得出对于每Gbps的流量,包速率采用185Kpps、平均包长670字节、新建连接速率5000个/秒,能够比较准确地描述实际流量,可以作为实际性能测试的流量模型。将流量换算为HTTP页面,恰好为21K。)

2. 开启IPS的应用层吞吐量

测试方法:在开启应用识别引擎、IPS引擎的前提下,通过发送平均21K大小HTTP页面来测试设备应用层最大吞吐量,且只能计算成功获得HTTP响应的连接。

说明:本项测试主要针对下一代防火墙(NGFW)设备。由于IPS开启会较大影响整体性能,因此有必要考察开启IPS功能后设备的性能表现。)

3. 应用层新建速率

测试方法:发送64字节大小的HTTP页面,且必须获得正常的HTTP响应,计算每秒可以建立的最大HTTP连接数。

4. 网络层吞吐量

测试方法:发送1518字节UDP数据包来测试设备网络层最大吞吐量,与传统方法相同。

5. 网络层新建速率

测试方法:正常建立和销毁1字节负荷的TCP连接,来计算最大TCP新建连接数。

小结

由于网络层设备与应用层设备的特点与差异,传统的网络层性能标准无法有效衡量应用层网络设备的能力。基于业界权威的标准和测试方法,并结合对中国本土化应用层流量模型特征,建议使用四项通用指标来评估应用层网络设备性能:应用层吞吐量,应用层新建速率,网络层吞吐量,网络层新建速率。其中应用层指标可以作为主要指标,网络层指标可作为参考指标。此外,对于下一代防火墙设备,还需要考察开启IPS功能后的应用层吞吐能力。


本文转自d1net(转载)

相关文章
|
2月前
|
人工智能 运维 安全
从被动防御到主动免疫进化!迈格网络 “天机” AI 安全防护平台,助推全端防护性能提升
迈格网络推出“天机”新版本,以AI自学习、全端防护、主动安全三大核心能力,重构网络安全防线。融合AI引擎与DeepSeek-R1模型,实现威胁预测、零日防御、自动化响应,覆盖Web、APP、小程序全场景,助力企业从被动防御迈向主动免疫,护航数字化转型。
从被动防御到主动免疫进化!迈格网络 “天机” AI 安全防护平台,助推全端防护性能提升
|
1月前
|
存储 机器学习/深度学习 监控
网络管理监控软件的 C# 区间树性能阈值查询算法
针对网络管理监控软件的高效区间查询需求,本文提出基于区间树的优化方案。传统线性遍历效率低,10万条数据查询超800ms,难以满足实时性要求。区间树以平衡二叉搜索树结构,结合节点最大值剪枝策略,将查询复杂度从O(N)降至O(logN+K),显著提升性能。通过C#实现,支持按指标类型分组建树、增量插入与多维度联合查询,在10万记录下查询耗时仅约2.8ms,内存占用降低35%。测试表明,该方案有效解决高负载场景下的响应延迟问题,助力管理员快速定位异常设备,提升运维效率与系统稳定性。
184 4
|
6月前
|
UED
网络性能指标
本内容详细介绍了网络性能中的三个关键指标:时延、抖动和丢包率。时延指数据传输所需时间,影响实时性;抖动表示延迟变化程度,反映网络稳定性;丢包率衡量数据丢失比例,评估传输可靠性。这些指标对在线游戏、视频会议等实时应用至关重要,高时延、大抖动或高丢包率会显著降低用户体验。通过类比快递寄送和语音通话,清晰解释了各指标的定义及应用场景。
1144 8
|
6月前
|
存储 消息中间件 弹性计算
阿里云服务器ECS计算型c7和通用算力型u1在适用场景、计算性能、网络与存储性能等方面的对比
阿里云ECS服务器u1和c7实例在适用场景、性能、处理器特性等方面存在显著差异。u1为通用算力型,性价比高,适合中小企业及对性能要求不高的场景;c7为企业级计算型,采用最新Intel处理器,性能稳定且强大,适用于高性能计算需求。u1支持多种CPU内存配比,但性能一致性可能受底层平台影响;c7固定调度模式,确保高性能与稳定性。选择时可根据预算与性能需求决定。
359 23
|
5月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 监控
基于CNN卷积神经网络和GEI步态能量提取的步态识别算法matlab仿真,对比不同角度下的步态识别性能
本项目基于CNN卷积神经网络与GEI步态能量提取技术,实现高效步态识别。算法使用不同角度(0°、45°、90°)的步态数据库进行训练与测试,评估模型在多角度下的识别性能。核心流程包括步态图像采集、GEI特征提取、数据预处理及CNN模型训练与评估。通过ReLU等激活函数引入非线性,提升模型表达能力。项目代码兼容Matlab2022a/2024b,提供完整中文注释与操作视频,助力研究与应用开发。
|
7月前
|
传感器 存储 算法
基于ECC簇内分组密钥管理算法的无线传感器网络matlab性能仿真
本程序基于ECC(椭圆曲线密码学)簇内分组密钥管理算法,对无线传感器网络(WSN)进行MATLAB性能仿真。通过对比网络通信开销、存活节点数量、网络能耗及数据通信量四个关键指标,验证算法的高效性和安全性。程序在MATLAB 2022A版本下运行,结果无水印展示。算法通过将WSN划分为多个簇,利用ECC生成和分发密钥,降低计算与通信成本,适用于资源受限的传感器网络场景,确保数据保密性和完整性。
|
8月前
|
SQL 安全 网络安全
网络安全防御矩阵:从云防火墙流量清洗到WAF语义分析的立体化防护
在数字化浪潮中,网络安全日益重要。云防火墙依托云计算技术,提供灵活高效的网络防护,适用于公有云和私有云环境;Web应用防火墙专注于HTTP/HTTPS流量,防范SQL注入、XSS等攻击,保护Web应用安全。两者结合使用可实现优势互补,构建更强大的网络安全防线,满足不同场景下的安全需求。
378 1
|
9月前
|
监控 安全 Devops
防火墙是什么?详解网络安全的关键守护者
防火墙是什么?详解网络安全的关键守护者
288 18
|
10月前
|
弹性计算 安全 网络安全
网络安全如何保障?云防火墙帮您严守边界
云防火墙为企业提供全面的网络安全防护,自动识别并保护EIP、ECS公网IP等资产,防范DDoS、未授权访问和数据泄露。它支持互联网、NET、VPC及主机边界的统一流量管控,符合国家等保规定。首次使用时,用户需配置IPS拦截规则和访问控制策略,确保流量安全。更多功能和福利敬请关注12月11日直播。
244 1
|
11月前
|
数据采集 网络协议 JavaScript
网络爬虫性能提升:requests.Session的会话持久化策略
网络爬虫性能提升:requests.Session的会话持久化策略