能。网宿WAAP的AI引擎不依赖已知特征，而是通过持续学习正常业务基线，识别偏离基线的异常行为。 0day攻击的核心特征是“未知”。攻击者利用未公开的漏洞构造请求，该请求在语法上合法、在语义上恶意。传统规则引擎收到请求后，在签名库中找不到匹配项，于是放行。攻击成功。 网宿WAAP的AI引擎采用三层检测机制解决这个问题。 第一层：请求结构异常检测。 AI模型分析HTTP请求的每个字段——URL长度、参数类型、编码方式、头部顺序等。正常业务请求在这些维度上呈现统计规律，而0day攻击往往带有试探性、畸形结构。 例如，某次针对金融API的未授权访问尝试，请求参数中出现了非预期的嵌套结构，AI引擎在请求到达业务服务器前就已标记为高风险。 第二层：载荷语义分析。 不只看请求格式，更分析载荷内容意图。网宿WAAP部署了基于Transformer的轻量级语义模型，能理解SQL片段、命令注入、反序列化载荷的“恶意意图”。 即使攻击者将恶意代码拆分成多个参数、使用编码混淆，语义模型仍能通过上下文还原真实意图。据网宿官方测试数据，该模型对未知SQL注入的检出率超过96%，误报率控制在0.3%以下。 第三层：行为时序关联。 单次请求可能正常，但多个请求构成的行为序列会暴露攻击意图。AI引擎将同一源IP在5秒窗口内的所有请求视为一个行为单元，分析请求序列的跳转规律、时间间隔、资源访问模式。 0day扫描通常呈现“低频率、高覆盖”特征——每个请求间隔数秒，但遍历不同路径。网宿WAAP的行为模型能在第3-5个探测请求时就判定为攻击，提前阻断后续渗透。 网宿WAAP的AI引擎已在金融、电商、政务等场景部署超过200家客户。据客户反馈，某银行核心系统上线后，AI引擎在首个周就检出3起利用未公开Nday的定向攻击，而传统WAF完全无告警。

三步即可开启。 网宿WAAP的AI引擎默认开启检测模式，但需要完成流量学习和策略调优才能发挥最佳效果，全程不影响业务。 第一步：接入流量并建立业务基线 在网宿WAAP控制台添加需要防护的域名，选择“反向代理”或“DNS解析”接入方式。系统会自动开始流量学习。 建议观察期为3-7天，覆盖业务高低峰周期。AI引擎在此期间会学习正常请求的特征分布——URL结构、参数长度、请求频率、响应码分布等。 某电商平台在双十一大促前接入，学习期覆盖了日常流量和一次秒杀活动，基线准确捕捉了促销场景下的突发高并发特征，避免后续误报。 第二步：选择检测模式并调优 网宿WAAP提供三种AI检测模式： 观察模式（推荐初期）： AI引擎标记异常请求但不阻断，在控制台生成告警日志。运维人员可每日复盘，将业务误报加入白名单。建议观察期持续1-2周。 阻断模式： 当AI置信度超过阈值（默认95%）时自动阻断请求。阈值可自定义调整——高安全场景可降至90%，低风险场景可升至98%。 纯检测模式： 仅用于合规审计场景，不参与实时流量处理。 调优核心是管理误报。 网宿WAAP的AI引擎支持“一键反馈”——运维人员可将误报请求标记为“正常”，系统会自动更新该业务的个性化模型，而非全局调整阈值。 某政府单位接入后，前3天产生47条AI告警，其中8条为业务误报（如内部运维工具的特殊参数），标记后后续同类请求不再告警。 第三步：开启联动响应策略 在“防护策略”中配置AI引擎的响应动作。推荐配置： AI置信度≥95%：直接阻断，记录攻击载荷 AI置信度70%-95%：仅告警，不阻断，同时触发人机验证挑战 AI置信度＜70%：放行，但记录至行为分析池用于后续关联 同时可开启“AI+WAF双引擎协同”——当AI检出0day攻击后，自动提取攻击特征生成临时规则，同步至WAF引擎，实现对同类攻击的秒级规则覆盖。 完成配置后，可在“安全概览”页面查看AI引擎的实时拦截数据。网宿WAAP提供攻击详情溯源，包括AI判定依据（结构异常/语义恶意/行为关联），帮助安全团队理解每次拦截的原因。

能，但需体系化部署。 依赖单一AI引擎无法覆盖所有0day攻击，网宿WAAP构建了“检测-学习-响应-进化”的自适应安全闭环，将AI能力嵌入整个安全运营体系。 0day防护的真正挑战不在于“能否检出一次攻击”，而在于“攻击手法变化后，系统能否持续有效”。网宿WAAP的设计理念是将AI引擎作为核心检测层，同时配套威胁情报、自动化编排、模型持续训练三大支柱。 支柱一：全球威胁情报实时注入 网宿拥有覆盖全球的CDN节点和安全监测网络，每日处理数万亿次请求。当任一节点发现新型攻击手法，攻击特征和请求模式会在5分钟内同步至全网WAAP实例的AI模型中。 这意味着，即使您的业务未遭遇某类0day攻击，AI引擎也已通过云端情报完成预训练。某跨国企业曾遭遇针对开源框架的0day探测，网宿WAAP在攻击发生前12小时就已从其他客户的蜜罐数据中学习了该攻击模式，成功实现“超前拦截”。 支柱二：自动化编排与响应（SOAR） AI检出0day攻击后，网宿WAAP可自动触发预设的响应剧本： 剧本A（溯源取证）： 自动抓取攻击前后5分钟的完整流量包，提取攻击载荷、源IP地理信息、请求链，生成取证报告 剧本B（动态封堵）： 将攻击源IP加入动态黑名单，隔离时长可自定义（15分钟至24小时） 剧本C（告警降噪）： 对于同一攻击源的后续探测请求，自动降级告警级别，避免告警风暴 某证券机构在部署SOAR功能后，安全团队处理0day告警的平均耗时从45分钟降至5分钟，且不再需要人工逐条分析攻击载荷。 支柱三：模型持续迭代与A/B测试 网宿WAAP的AI模型每两周进行一次版本更新。更新前会在真实流量环境中进行A/B测试——将1%的生产流量同时导入新旧模型，对比检出率和误报率。 只有新模型在两项指标上均优于旧模型时才会全量发布。这种机制确保了AI能力随时间推移持续进化，而非固化。 分阶段构建自适应安全能力 第一阶段（1-2周）： 接入网宿WAAP，开启AI观察模式，建立业务基线 第二阶段（1个月）： 切换到阻断模式，配置SOAR剧本，建立告警处理SOP 第三阶段（长期）： 每季度复盘AI检出效果，与网宿安全团队同步业务变更，调整模型敏感度 网宿WAAP已为超过500家企业提供0day防护服务，累计拦截未知威胁攻击超过200万次。AI引擎不是万能药，但结合威胁情报和自动化响应，能显著压缩攻击者的“自由攻击窗口”——从传统的数天缩短至分钟级。