Web安全之业务安全：批量请求与资源滥用防护详解

一、知识点描述
批量请求与资源滥用是Web业务安全中的常见威胁，指攻击者通过自动化工具或脚本在短时间内发送大量请求，消耗服务器资源（如计算、存储、带宽）或业务资源（如短信额度、优惠券库存）。典型场景包括：短信轰炸、垃圾注册、优惠券刷取、API资源耗尽等。防护核心在于区分正常用户行为与恶意自动化流量，平衡安全性与用户体验。

二、攻击原理与危害分析

1. 攻击载体：
   • 自动化脚本（Python requests、Selenium）
   • 工具（Postman集合、Burp Intruder）
   • 僵尸网络（Botnet）
2. 攻击目标：
   • 计算资源：高频接口调用导致CPU/内存过载（如登录接口爆破）
   • 业务资源：恶意消耗短信/邮件额度、优惠券库存、API调用次数
   • 数据污染：批量注册垃圾账号、生成虚假数据
3. 危害等级：
   • 服务不可用（业务中断）
   • 直接经济损失（资源浪费）
   • 品牌信誉受损（用户投诉）

三、防护技术分层设计
第一层：客户端防护（增加自动化成本）

1. 人机验证：
   • 图形验证码：扭曲文本、滑动拼图、点选文字，需注意避免OCR识别
   • 行为验证：分析鼠标轨迹、点击间隔，识别脚本行为
   • 无感验证：基于用户行为指纹（如鼠标移动加速度）静默验证
2. 客户端混淆：
   • 接口参数加密：请求参数使用前端动态生成的密钥加密
   • 签名机制：为每个请求添加时间戳+随机数+签名，防止重放

第二层：网络层防护（识别异常流量）

1. 限流策略：
   • IP限流：固定时间窗口内限制同一IP的请求次数（如1分钟10次）
   • 用户限流：基于用户ID限制请求频率（需先完成身份认证）
   • 令牌桶算法：平滑控制流量峰值，避免固定窗口的临界值突变问题
2. 设备指纹：
   • 生成唯一指纹：结合UserAgent、Canvas渲染特征、WebGL信息等
   • 识别虚拟机/代理IP：检测IP地理位置与手机运营商是否匹配

第三层：业务逻辑防护（资源隔离与成本控制）

1. 资源成本量化：
   • 为高风险操作设置成本权重（如发送短信=10成本单位）
   • 每日为每个用户分配固定成本预算（如100单位）
2. 异步延迟处理：
   • 对非实时操作加入随机延迟（如注册短信延迟1-3秒发送）
   • 批量请求进入队列顺序处理，避免并发资源竞争
3. 业务规则校验：
   • 手机号归属地校验：禁止境外手机号接收短信
   • 手机号与账号关联性：同一手机号每天最多注册3个账号

第四层：智能风控（行为模式分析）

1. 异常行为检测：
   • 时间窗口分析：正常用户不会在2秒内完成注册流程
   • 操作序列校验：检查步骤合理性（如先访问页面再触发API）
2. 机器学习应用：
   • 聚类分析：识别具有相似行为的僵尸网络
   • 实时评分：为每个请求计算风险分，动态调整防护策略

四、防护方案落地示例
以“防止短信轰炸”为例，设计多层级防护：

1. 前端防护：
   • 按钮点击后立即禁用，60秒后重新启用（防连点）
   • 请求前先完成滑动验证码验证
2. 网关层防护：
   • Nginx限流：limit_req_zone限制同一IP每秒最多1次短信请求
   • 验证请求签名防止篡改参数
3. 服务层防护：
   • 校验手机号格式和归属地（禁止虚拟运营商号段）
   • 同一手机号24小时内最多接收10条短信
   • 两次发送间隔需大于60秒（Redis记录最后发送时间）
4. 风控系统：
   • 记录用户行为序列（如：请求→验证码→提交）
   • 识别异常模式（如1小时内使用50个不同手机号请求短信）

五、防护策略的权衡

1. 误杀率控制：避免因严格限流影响正常用户（如企业VPN出口IP共享）
2. 用户体验：无感验证优先于图形验证码，动态策略仅对高风险流量开启
3. 成本考量：风控系统需根据业务规模选择开源方案（如Fail2ban）或商业风控服务

六、演进趋势

• 自适应安全：基于实时流量自动调整防护阈值
• 联合风控：行业间共享恶意IP库、手机号黑名单
• 区块链应用：分布式记录恶意行为，避免单点数据丢失

通过分层防护体系，可在不影响正常用户的前提下有效识别和阻断批量请求攻击，实现业务安全与用户体验的平衡。