Apache APISIX 集成 Coraza Proxy WASM 实现 WAF 功能的技术实践
2025-05-15 04:45:53作者:翟萌耘Ralph
背景介绍
Apache APISIX 作为云原生 API 网关,提供了强大的扩展能力。其中通过 WASM (WebAssembly) 技术可以集成各种安全防护功能,Coraza Proxy WASM 就是一个专门用于 Web 应用防火墙(WAF)的 WASM 实现。
版本兼容性问题
在实际集成过程中,用户反馈在 APISIX 3.2 版本上尝试集成 Coraza Proxy WASM 时遇到了配置保存失败的问题。经过社区确认,Coraza Proxy WASM 的完整支持需要 APISIX 3.6 及以上版本。
技术实现要点
-
WASM 插件配置
在 APISIX 的配置文件中需要正确设置 WASM 插件路径和优先级:wasm: plugins: - name: coraza-filter priority: 7999 file: /usr/local/bin/coraza-proxy-wasm.wasm -
路由规则配置
在路由中启用 coraza-filter 插件时,需要提供适当的 WAF 规则配置:"plugins": { "coraza-filter": { "conf": { "directives_map": { "default": [ "SecDebugLogLevel 9", "SecRuleEngine On", "Include @crs-setup-conf", "Include @owasp_crs/*.conf" ] }, "default_directives": "default" } } }
常见问题解决方案
-
版本升级建议
对于需要使用 Coraza WAF 功能的用户,建议将 APISIX 升级到 3.6 或更高版本,以获得完整的 WASM 支持。 -
配置验证
在部署前应确保:- WASM 文件路径正确
- 文件权限设置合理
- 配置语法符合对应版本要求
-
功能测试
部署后应进行全面的功能测试,包括:- SQL 注入防护测试
- XSS 攻击防护测试
- 性能影响评估
最佳实践建议
-
生产环境部署
建议先在测试环境验证功能,再逐步在生产环境灰度发布。 -
规则定制
根据实际业务需求定制 WAF 规则,避免过度防护影响正常业务。 -
监控告警
配置适当的监控指标,对 WAF 拦截事件建立告警机制。
通过以上技术实践,用户可以在 Apache APISIX 上成功集成 Coraza Proxy WASM,为 API 服务提供强大的安全防护能力。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
IEC61850建模工具及示例资源:智能电网自动化配置的完整指南 海康威视DS-7800N-K1固件升级包全面解析:提升安防设备性能的关键资源 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
268
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1