【51CTO.com 綜合消息】當(dāng)今，互聯(lián)網(wǎng)給我們帶來了生活方式、生產(chǎn)方式上很多的便利與快捷。龐大的網(wǎng)絡(luò)信息資源，使人們通過瀏覽器就能便捷的獲取到生活或生產(chǎn)過程中所需要的信息。但是，過分或不適當(dāng)?shù)木W(wǎng)絡(luò)資源訪問不僅給企業(yè)帶來了生產(chǎn)力和網(wǎng)絡(luò)帶寬的損失，還嚴(yán)重威脅著企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)安全架構(gòu)和信息系統(tǒng)，甚至網(wǎng)絡(luò)上的不適當(dāng)或非法內(nèi)容還極大危害著企業(yè)員工個(gè)人的身心健康甚至給企業(yè)帶來法律問題。

面臨以上種種問題，該如何解決?全部關(guān)閉網(wǎng)絡(luò)的大門不符合現(xiàn)代人類文明的發(fā)展與進(jìn)步，也不利于合理商業(yè)業(yè)務(wù)的開展。單純依靠使用者自我約束的網(wǎng)絡(luò)使用制度也已經(jīng)無法執(zhí)行。于是，誕生了專門針對(duì)URL進(jìn)行過濾的技術(shù)，以此達(dá)到對(duì)員工上網(wǎng)瀏覽內(nèi)容的控制與管理。

下面我們將對(duì)URL過濾技術(shù)的進(jìn)化做一個(gè)簡(jiǎn)單的介紹。

20世紀(jì)90年代中期，URL過濾解決方案依靠企業(yè)內(nèi)部IT人員人工建立、更新與編輯站點(diǎn)黑白名單。這一做法的缺點(diǎn)是，所有分類由一個(gè)或少數(shù)幾個(gè)人自由決定，對(duì)于這種資源密集型而且缺乏客觀性的站點(diǎn)分類方法，不僅會(huì)使許多被認(rèn)可的網(wǎng)站被封鎖或被禁止的網(wǎng)站允許通過，而且隨著web站點(diǎn)的快速增長(zhǎng)與相關(guān)技術(shù)的日益復(fù)雜，這種方案很難實(shí)現(xiàn)客觀、細(xì)粒度的URL分類，顯然不能成為企業(yè)或單位有效的URL過濾方案。

20世紀(jì)90年代末，出現(xiàn)了專門對(duì)URL進(jìn)行收集、分類的廠商。URL過濾技術(shù)開始采用本地?cái)?shù)據(jù)庫分類引擎。URL及其內(nèi)容在根據(jù)預(yù)先定義的類別下通過分類引擎進(jìn)行相應(yīng)的關(guān)鍵字查找分析與分類(如賭博、色情及網(wǎng)上購物等)，分類好的URL存儲(chǔ)在一個(gè)集中的主數(shù)據(jù)庫中，然后通過更新復(fù)制一份副本移交到客戶本地?cái)?shù)據(jù)庫中。這種URL過濾方案的缺點(diǎn)是，隨著網(wǎng)頁數(shù)量的激增，由于一刀切的關(guān)鍵字分類技術(shù)和本地分類數(shù)據(jù)庫的限制，無法實(shí)現(xiàn)更高、更準(zhǔn)確的覆蓋率和更廣泛的URL分類。

2000年初，URL過濾解決方案試圖采用啟發(fā)式內(nèi)容分析的方法，這種動(dòng)態(tài)的分類技術(shù)，通過智能分析網(wǎng)站標(biāo)題和網(wǎng)頁html主體中相關(guān)內(nèi)容的概率來確定URL類別。從理論上講，相比前兩類URL分類方案，這是一種很好的分類方法，然而在實(shí)際中它本身卻存在問題，很多基于啟發(fā)式的Web內(nèi)容分析結(jié)果沒有相關(guān)的配套技術(shù)實(shí)時(shí)地發(fā)送給終端用戶，而且采用的仍然是傳統(tǒng)的本地?cái)?shù)據(jù)庫進(jìn)行存儲(chǔ)。但是當(dāng)今web2.0時(shí)代，web數(shù)據(jù)是一個(gè)不定數(shù)據(jù)且日益多樣化的集合體，而每個(gè)用戶的需求卻獨(dú)特且具體，基于本地URL數(shù)據(jù)庫的過濾技術(shù)，只能過濾存儲(chǔ)本地用戶需要的數(shù)據(jù)，不能存儲(chǔ)所有相關(guān)及最新數(shù)據(jù)，以執(zhí)行快速和準(zhǔn)確的監(jiān)測(cè)，因此這種傳統(tǒng)的URL過濾技術(shù)也無法應(yīng)對(duì)高度復(fù)雜且快速發(fā)展壯大的web2.0網(wǎng)絡(luò)。

據(jù)Google調(diào)查，互聯(lián)網(wǎng)上的網(wǎng)頁數(shù)量以每天一億的數(shù)量急速增長(zhǎng)。以上三種URL 分類方法已經(jīng)不能夠準(zhǔn)確有效的收集、分類所有的URL類別。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理要求也已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了本地?cái)?shù)據(jù)庫能力。于是在2009年，業(yè)界出現(xiàn)了數(shù)據(jù)云的URL過濾技術(shù)，這類廠商有Commtouch、Anchiva等。這種數(shù)據(jù)云URL過濾機(jī)制，基于云技術(shù)的URL收集、分類處理及發(fā)放策略，并不依賴于本地?cái)?shù)據(jù)庫有限的資源進(jìn)行分析與檢測(cè)，也不依賴于數(shù)據(jù)庫更新最新的URL分類，利用的是專門的分類服務(wù)器群，根據(jù)實(shí)際網(wǎng)絡(luò)的使用與普及方式對(duì)網(wǎng)頁內(nèi)容及語義進(jìn)行全面分析后的分類。與傳統(tǒng)的云不同的是，真正做到了云的客戶端自動(dòng)主動(dòng)地去云的服務(wù)器端獲取所需的數(shù)據(jù)，而不是單純的基于云服務(wù)端的定時(shí)推送更新方法。下面我們將借助Anchiva的數(shù)據(jù)云URL過濾機(jī)制對(duì)數(shù)據(jù)云URL過濾技術(shù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的介紹。

Anchiva(安啟華)數(shù)據(jù)云的URL分析過濾技術(shù)由兩部分組成：部署在企業(yè)網(wǎng)絡(luò)邊界處的Anchiva web安全網(wǎng)關(guān)(SWG)和Anchiva基于云的URL分類中心。網(wǎng)關(guān)設(shè)備和URL分類中心實(shí)時(shí)通信獲取最新的URL分類。不僅打破了傳統(tǒng)本地?cái)?shù)據(jù)庫的限制，而且與其他基于云的技術(shù)不同的是Anchiva web安全網(wǎng)關(guān)中具有URL緩存技術(shù)，這個(gè)本地的緩存為每一個(gè)獨(dú)立的用戶存儲(chǔ)最為相關(guān)的URL，這些設(shè)備本地的URL類別，有效地確保了URL匹配的最佳性能，并且采用的是一種本地緩存自動(dòng)學(xué)習(xí)的機(jī)制，隨著企業(yè)用戶使用時(shí)間的增長(zhǎng)，這個(gè)本地緩存的URL庫會(huì)更加的貼近每一個(gè)用戶的實(shí)際需求，將能給客戶更加精準(zhǔn)的URL過濾。

以下是Anchiva web安全網(wǎng)關(guān)URL過濾對(duì)HTTP-GET 請(qǐng)求的處理過程：

1、Anchiva web安全網(wǎng)關(guān)的URL匹配處理引擎接受來自本地用戶的HTTP-GET請(qǐng)求。

2、URL匹配處理引擎首先從設(shè)備上的本地緩存中查找相關(guān)的URL分類。

3、如果URL匹配處理引擎從本地緩存中查找到了正確的URL分類，那么將該HTTP-GET請(qǐng)求根據(jù)客戶設(shè)定好的相關(guān)過濾策略進(jìn)行允許或阻止的操作。

4、如果沒有在本地緩存中找到正確的URL分類，URL匹配處理引擎會(huì)自動(dòng)將該HTTP-GET請(qǐng)求發(fā)送到Anchiva數(shù)據(jù)云URL分類中心。

5、Anchiva數(shù)據(jù)云URL分類中心將自動(dòng)查詢并返回正確的分類給設(shè)備的URL匹配處理引擎。

6、URL匹配處理引擎根據(jù)URL分類中心返回的分類對(duì)該HTTP-GET請(qǐng)求按照客戶設(shè)定好的相關(guān)過濾策略進(jìn)行允許或阻止的操作，并在設(shè)備本地緩存的URL類別中添加相應(yīng)的URL分類。

Anchiva數(shù)據(jù)云URL過濾處理過程圖：

另外，需要大家認(rèn)清的一點(diǎn)是，任何的URL分類技術(shù)在web2.0時(shí)代都不可能做到100%的分類，如果用戶發(fā)出未經(jīng)分類的瀏覽請(qǐng)求，則會(huì)自動(dòng)反饋到云端的分類引擎進(jìn)行分類，在24小時(shí)內(nèi)將對(duì)未經(jīng)分類URL完成分類。如此一來，數(shù)據(jù)云系統(tǒng)用戶形成一個(gè)實(shí)質(zhì)用戶社區(qū)，已被社區(qū)用戶瀏覽過的流行站點(diǎn)將被分類并存儲(chǔ)，方便下一位用戶訪問。這種用戶互動(dòng)保證了數(shù)據(jù)云系統(tǒng)保持不斷的更新與擴(kuò)展，無疑是當(dāng)今web2.0時(shí)代最有效實(shí)用且積極主動(dòng)的一種收集分類處理技術(shù)。

說了這么多，下面我們對(duì)幾種URL過濾技術(shù)做以下對(duì)比總結(jié)：

	90年代中期 自分類黑/白名單	90年代末 本地黑/白名單	2000年初 啟發(fā)式檢測(cè)分類	2009年基于云的URL過濾技術(shù)
分類技術(shù)	企業(yè)IT人員人工分類	關(guān)鍵字查詢分類引擎	啟發(fā)式的關(guān)鍵字概率分類技術(shù)	完整的web內(nèi)容及語義分析技術(shù)
存儲(chǔ)方法	黑白名單文檔	本地?cái)?shù)據(jù)庫	本地?cái)?shù)據(jù)庫/云端服務(wù)器群	云端服務(wù)器群/本地緩存
更新方法	人工編輯更新黑白名單	復(fù)制數(shù)據(jù)庫副本更新方法	服務(wù)器定時(shí)推送更新	客戶端隨時(shí)獲取URL分類更新
準(zhǔn)確性	差	一般	較好	極好
覆蓋范圍	差	一般	較好	極好
總結(jié)	缺乏客觀性的分類方法，資源集中，不準(zhǔn)確。	誤報(bào)、漏報(bào)率高，互聯(lián)網(wǎng)的增長(zhǎng)速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了本地?cái)?shù)據(jù)庫存儲(chǔ)能力。	服務(wù)器不能實(shí)時(shí)推送準(zhǔn)確的分類，沒有客戶端隨時(shí)獲取技術(shù)，客戶端使用本地?cái)?shù)據(jù)庫存儲(chǔ)，容量有限。	無處理性能和本地?cái)?shù)據(jù)庫存儲(chǔ)限制，先進(jìn)的本地緩存自動(dòng)學(xué)習(xí)機(jī)制，能夠滿足每個(gè)客戶獨(dú)特且具體的需求。