適用產品：Array ASF
ASF在流量進入時會先運作負向模型，負向模型(黑名單)檢查惡意行為完畢後才會導入正向模型(白名單)
建立正向模型之前先確定Security Service的Object及WAF Profile是否建立完畢，建議在正向模型建置時期負向模型防護先做關閉，防止合法行為被誤判
WAF Defense > WAF Profile > Positive WAF > Basic Settings > Positive WAF功能啟用，正向模型需要先進行訓練，訓練期間先進行Detect模式即可
將Positive Learning功能開啟
在Trust Source區域中，將企業內部網路的合法網段添加進來
設定完畢後對防護的網頁進行合法的設定操作，讓ASF自動去記錄什麼樣的操作行為應判定為合法
Ex:此網頁做單筆帳戶查詢應為合法行為，在開啟學習模式之後就需要進行操作觸發，讓ASF認知這是合法行為
學習後Positive Whitelist還是看不到內容，需要手動點擊Generate產生名單
建議選擇Append進行白名單的附加，不要全部覆蓋
添加後則會產生訓練期間的合法行為
ASF無法針對這些細項做單一項目的刪除，這是此系統的限制
因此官方推出一個方法解決這件事情，將訓練期間的Log匯出並分析是否有誤判情形，再決定是否設置Generate建立白名單
開啟Console模式，輸入以下命令
waf profile positive log export <waf_profile_name> <url>
Ex:waf profile positive log export DVWA “ftp://administrator:[email protected]/Learn”
指定目錄會產生ptwaf_log_<waf_profile_name>.tar.gz，將其解壓縮並開啟log檔案
可分析內部事件是否皆處於應為白名單項目，再判斷是否需要Generate建立白名單
