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双十一护航团队说:我们是如何防住5亿次Web攻击的?

11月11日的凌晨1点多左右,阿里云安全护航团队接到一个用户非常着急的工单需求,称其大促页面非常不稳定,“快打不开了“……

阿里云护航专家团队通过日志分析,发现了疑似CC攻击的特征。在10秒内开始响应和处置。配合云上Web应用防火墙的能力,最终在3-5分钟之内,将多次变着花样来的CC攻击瓦解,让网站最终回复了稳定。

这是双十一当天,阿里云安全护航团队所接触到的一个典型攻击。而这样被阿里云云盾WAF成功防御下来的Web攻击,在双十一当天有5亿次,误报、漏报率为0。

除了WAF,阿里云的双十一护航团队还包括抗DDoS、业务安全、和内容安全等上百位安全专家,为天猫、淘宝,和云上的物流、电商等用户,提供安全应急和技术支持。“我们有百人团队,但也有成千上百的用户需要同时监控,并且每一个都不能出错。分摊到每一个人身上,压力是非常大的”,阿里云安全护航团队的小扬介绍。

挂在双十一“大门口”的WAF,到底防了什么?

Web攻击,数据爬取,暴力破解和撞库是WAF防御的重点。

Web攻击:攻击者通过发起大量的SQL注入攻击请求,尝试寻找网站的注入点,通过注入点窃取数据库数据,例如用户订单、收货地址、手机号码等信息。这些web攻击如果不是有WAF拦截,很可能会造成用户订单等敏感歇息泄漏,对商家造成成本、声誉和时间上的损失。

数据爬取:恶意爬虫可爬取大量网站数据,可能会包含敏感数据,造成信息泄露。

暴力破解和撞库:对于物流信息查询、用户登录等入口的暴力破解和撞库攻击,技术上已经非常成熟,可能造成大量敏感物流信息、用户个人信息泄露。

“每一次攻击平静下来之后,其实我们也是备战状态。有的CC攻击、暴力破解和撞库,会持续好几波,手法也会变样子,随时需要警惕。每当处理这样的攻击时,都被用户‘往死里催’,我们也非常理解用户的急切。但做安全护航,我们自己首先需要保持平静,这就和医生面对患者家属一样。一是因为我们知道,与其不断地去安慰用户,不如在最快的时间内解决问题,攻击搞定了才是根本。二是因为,每次大促我们面对的是上千用户,上亿次攻击,我们有足够的经验帮他们平安度过危机。”小扬补充。

光防御Web攻击不够,还要能防“抢红包”

目前,大部分的Web应用防火墙都还是用于防护常见的SQL注入、命令执行、CC等通用型攻击。但随着互联网业务时代的发展趋势,暴力登陆、撞库、垃圾注册、薅羊毛、恶意抢红包、恶意注册……等一系列更贴近业务层面的安全问题逐渐暴露凸出。而这些,传统的Web应用防火墙都还未涉入。

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阿里云WAF在传统Web应用防火墙功能基础上,创新实现了数据风控引擎,可以解决双十一、双十二等大型活动期间的恶意抢红包、撞库、薅羊毛、恶意扫描等业务安全问题。

WAF在源站回应中注入风控采集脚本,用于采集用户设备指纹以及hook用户设置的需要防护的页面。当浏览器访问防护页面时,风控脚本会将设备指纹等信息加密后作为参数附加到请求中去。而WAF收到访问防护页面请求时,将风控参数提取解密后进行风险判定,如果无风险,放行该请求;如果判定有风险,WAF会拦截并返回滑动验证页面。整个交互流程如下图:

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通过数据风控引擎,阿里云云盾WAF可以做到人机识别,在低频CC攻击、活动薅羊毛、刷短信验证接口、CSRF、恶意爬取等场景有着非常好的效果。

在业务风控这方面,如果没有云上的安全情报,企业自己‘搞定’薅羊毛、抢红包等业务安全问题,成本相对较大。另外,在双十一、双十二这样的活动中,公司会把主要技术经理投放在业务上,也会出现无暇顾及的情况。在这种情况下,阿里云护航团队的技术支持就尤其重要了。

小扬说:“公司如果要自己做好业务风控的话,首先需要有专业的安全团队对业务做定制化的分析。比如防止抢红包,要知道人家‘怎么抢’——是利用了Web漏洞?还是业务逻辑漏洞?又或者是用了作弊软件,模拟真人行为去抢。而每次活动手法又不一样,光是业务分析流程下来,耗时就很多了。所以光靠企业自己去做业务风控,在实现上有一定成本。而云上的威胁情报是实时更新的,我们根据各种抢红包的作案手法,总结出‘套路',能够做到快速响应,对症下药。我们一般会在每个公司活动开始前一天晚上,先做一些防护预演,把策略备好,等活动开始的时候,就可以持续监测,随时应急了。”

未来的Web防护技术

未来,也许有更多的安全厂商和CSP,会将WAF和业务风控相结合,让网络防御,更贴近实际的业务场景。这一点上,阿里云云盾WAF‘先行一步’——它颠覆了传统风控需要用户开发、调试、发布代码的模式,通过Web应用防火墙天然的全流量接管能力优势,无需用户修改源码即可直接使用,无疑给客户带来了全所未有的用户体验。

而借助业务数据风控的人机识别以及拦截验证能力,可以作为云盾WAF的一道防线。未来,云盾WAF可以通过业务数据风控服务采集到的数据,识别用户身份、评估用户信誉,对用户进行更细粒度的画像。

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