FortiWeb با استفاده از یک رویکرد چند لایه پیشرفته، امنیت کاملی را برای برنامه های مبتنی بر وب شما در برابر لیست تهدیدات  OWASP Top 10 و بسیاری از تهدیدات دیگر فراهم می کند. اولین لایه دفاعی فورتی وب از موتورهای تشخیص وف سنتی (مانند سیگنیچرهای حمله، شهرت آدرس IP، اعتبارسنجی پروتکل و موارد دیگر) برای شناسایی و مسدود کردن ترافیک مخرب استفاده می‌کند . که توسط تکنولوژیهای امنیتی پیشرو در صنعت فورتینت از آزمایشگاه FortiGuard پشتیبانی می‌شود.

ادغام عمیق در Fortinet Security Fabric و اسکنرهای شخص ثالث :

همانطور که چشم انداز تهدید تکامل می یابد، بسیاری از تهدیدات جدید به یک رویکرد چند جانبه برای محافظت برنامه های کاربردی مبتنی بر وب نیاز دارند. تهدیدات پایدار پیشرفته که کاربران را هدف قرار می‌دهند، می‌توانند اشکال بسیار متفاوت تری نسبت به انواع حملات تک بردار سنتی داشته باشند . تهدیدات پیشرفته جدید می‌توانند از محافظت‌هایی که تنها توسط یک دستگاه ارائه می‌شود، فرار کنند. ادغام فورتی وب با فورتی گیت و فورتی سندباکس حفاظت های اولیه وف را از طریق همگام سازی و به اشتراک گذاری اطلاعات تهدید گسترش می دهد . بدین ترتیب فایل های مشکوک با دقت بیشتری اسکن می شوند و منابع داخلی آلوده شده بیشتری تشخیص داده می شوند.

فورتی وب همچنین با اسکنرهای آسیب‌پذیری شخص ثالث از جمله Acunetix، HP WebInspect، IBM AppScan، Qualys، IBM QRadar و WhiteHat یکپارچه‌سازی می‌کند تا پچ های مجازی را برای مسائل امنیتی در محیط‌های برنامه وب ارائه کند. آسیب پذیری های یافت شده توسط اسکنر به سرعت و به طور خودکار توسط FortiWeb به قوانین امنیتی تبدیل می شوند تا از برنامه محافظت کنند و بدین ترتیب توسعه دهندگان بتوانند آنها را در کدهای برنامه های وب برطرف کنند.

حل چالش تشخیص تهدیدهای نادرست :

تشخیص تهدیدهای مثبت کاذب می تواند بسیار مخرب باشد . اغلب جهت کاهش موارد مثبت کاذب مدیران امنیتی مجبورند از پلتفرم ها فقط به عنوان یک ابزار نظارتی استفاده کنند تا یک پلت فرم اجتناب از تهدید قابل اعتماد. نصب WAF ممکن است فقط چند دقیقه طول بکشد، اما تنظیم دقیق می تواند روزها یا حتی هفته ها زمان ببرد. حتی پس از راه‌اندازی، یک WAF می‌تواند نیاز به بررسی‌ها و تغییرات منظم داشته باشد، زیرا برنامه‌ها و محیط تغییر می‌کنند.

یادگیری ماشین مبتنی بر هوش مصنوعی فورتی وب بدون نیاز به مدیریت خسته‌کننده لیست‌های سفید و تنظیم دقیق سیاست‌های تشخیص تهدید، به تشخیص تهدیدات مثبت و منفی کاذب می‌پردازد. موتورهای یادگیری ماشین دولایه با دقتی نزدیک به 100 درصد، ناهنجاری‌ها را تشخیص می‌دهند و سپس تعیین می‌کنند که آیا برخلاف روش‌های دیگر که همه ناهنجاری‌ها را بدون توجه به هدفشان مسدود می‌کنند، تهدید هستند یا خیر. هنگامی که FortiWeb با ابزارهای دیگر، از جمله ردیابی کاربر، انگشت نگاری دستگاه، و وزن تهدید ترکیب می شود، عملاً تمام سناریوهای تشخیص نادرست را حذف می کند.