#研发解决方案#基于Apriori算法的Nginx+Lua+ELK异常流量拦截方案

郑昀 基于杨海波的设计文档 创建于2015/8/13 最后更新于2015/8/25

关键词：异常流量、rate limiting、Nginx、Apriori、频繁项集、先验算法、Lua、ELK

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本文档适用人员：技术人员

提纲：

1. 所谓异常流量
2. 如何识别异常流量
3. Apriori如何工作
4. 如何让 Nginx 拦截可疑 IP

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0x00，所谓异常流量

有害的异常流量大概分为以下几种：

• 僵尸网络中的节点对主站发起无目的的密集访问；
• 黑客、白帽子或某些安全公司为了做漏洞扫描，对主站各个 Web 工程发起字典式攻击；
• 实例：大家经常会在自己工程的 Access Log 里看到大量乱七八糟的 URL；
• 某些专门针对电商的犯罪团伙利用主站一些防御性不强的表单，或 Ajax 接口，做注册机或扫描机等；
• 实例：2013年上半年，由于某些互联网公司用户信息泄漏，所以很多团伙开发了自动化脚本，利用几千万用户名密码，对各类电商网站，模拟登录、进入个人中心、查看账户余额、查看有无未消费的券码，如果找到了有价值的目标账户，并不动手只是记录下来，回头在淘宝上批量售卖信息给第四方，第四方再实施盗用余额或盗用未消费券；
• 某些不明来历的爬虫会对商品列表页做无限翻页，或对主站做深度广度遍历，严重消耗系统资源，造成系统严重抖动；

因此，在这些异常流量对我们的系统或用户产生大量危害之前，系统就应该拦截。

于是，第一个问题是，如何识别异常流量。

 

0x01，如何识别异常流量

对于异常流量，一般是做 rate limiting，即对访问频次做限制，参考我的文章《电商课题：集群环境下业务限流》。Nginx 的 limit_req 模块，利用红黑树数据结构，能够限定一个 IP 访问某 URI 的频次，如 10r/s，或 100r/m，还能定义访问频次超过阈值之后的 action，如返回 403 状态码，或跳转到某个 URL 上。

但定义了“URI-访问速率阈值”的 rate limiter 偏生硬，不够灵活，不能自适应，那有没有其他的解决方案呢？

 

我们先定义一下系统设计目标：

• 第一时间发现高频请求的 IP；
• 第一时间发现低频且“有规律”请求的 IP，如翻页，如慢速扫描，如慢速注册；
• 及时发现 IP 的行为相似性，识别出可疑 IP 段；
• 区分正常搜索引擎爬虫、正常用户访问；

 

接下来，我们先了解一下关联式规则。以下内容摘自维基百科： 

关联式规则

关联式规则(Association Rules, AR)，又称关联规则，是数据挖掘的一个重要课题，用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。

关联规则解决的常见问题如：“如果一个消费者购买了产品A，那么他有多大机会购买产品B?”以及“如果他购买了产品C和D，那么他还将购买什么产品？”正如大多数数据挖掘技术一样，关联规则的任务在于减少潜在的大量杂乱无章的数据，使之成为少量的易于观察理解的静态资料。关联式规则多不考虑项目的次序，而仅考虑其组合。

再看一下先验算法：

先验算法

先验算法（英语：Apriori algorithm）是关联式规则中的经典算法之一。
在关联式规则中，一般对于给定的项目集合（例如，零售交易集合，每个集合都列出的单个商品的购买信息），算法通常尝试在项目集合中找出至少有 C 个相同的子集。先验算法采用自底向上的处理方法，即频繁子集每次只扩展一个对象（该步骤被称为候选集产生），并且候选集由数据进行检验。当不再产生符合条件的扩展对象时，算法终止。

我们就是要用 Apriori 算法检测可疑 IP 或 IP 段。

 

0x02，Apriori 如何工作

首先，我们有很多 Web 工程，每一个工程都是集群，其次 Web 工程前面挂的 Nginx 反向代理也有不少，一个独立访问者的浏览行为可能分散在多个 Nginx 上。

因此，准实时的流量分析将基于窝窝已存在的 ELK 体系展开，即聚合各个 Nginx 上的流量。

 

什么是 ELK？

Elastic Search+Logstash+Kibana。

这几乎是互联网公司里日志聚合、索引和可视化搜索的标准解决方案，搜索时采用 Lucene 语法。

 

第一步，初始化系统

我们有一个异常流量识别系统 FlowGuard，得先配置一些规则进去。

1）配置 URI 转换规则：

观察主站 URI 设计规则，用户请求的 URI 虽然具备一定的规律性，其实往往多个 URI 对应后端同一个入口。

如 /cate/canyinmeishi/all， /cate/canyinmeishi/chaoyang，/cate/canyinmeishi/sandadonglilu/page6 等 URI 都是跳转到某前台工程的 index.do 服务，只是所携带的参数不同。

除此之外，用户还能手动在地址栏 URI 手动输入参数，如 /cate/all/all?pageNo=24，如果直接按照用户请求的 URI 进行 Apriori 频繁集运算，将很难发现用户的请求的相似性，从而不容易发现异常流量。

因此，需要对用户请求的 URI 进行降噪处理，以便发现请求的相似性。

如下图1所示，URI 转换规则包含四个属性：

• 正则表达式：URI转换规则的正则规则，用户请求URI匹配该正则才能进行转换；
• 转换后URI：降噪后的地址，目前设计为用户请求URI对应的后端服务，必须以 “/ ”开头；
• 页码值索引：列表页的页码值在正则表达式中的位置，页码值越大，异常请求的可能性越大，首页值为0，非列表页值为-1；
• 可点击到达：正常鼠标点击能否跳转到此 URI，请求不可点击到达的URI，异常请求的可能性大

图1 URL转换规则

2）配置 URI 的权值：

转换后的 URI 对应的权值，权值越大，异常请求的可能性越大。

3）设置 IP 白名单：

白名单支持 IP 和 IP 段，白名单中的 IP 参与频繁集计算，但不会出现在拦截规则中。

第二步，生成拦截规则：

1）从 ELK 中获取 N 分钟内 Nginx access log 关键信息：remote_ip, guid, referer, uri, agent 等字段；

2）降噪请求 URI，计算每个请求的非法系数：

非法系数和URI权值，页码值成正比。如果请求 URI 不可直接点击到达，非法系数也会增加。

3）利用 Apriori 算法，生成请求的频繁项集。

3.1）对用户请求进行 IP、URI、IP_URI、IP_UUID、IP_REFERER 等分类，类似 Map-Reduce。生成 Map<String, List<RequestRecord>> 结构数据；

3.2）计算出每个分类的频繁项集。生成的 Map<String, List<RequestRecord>> 结果集中，频率大于 N% 且请求次数大于 M 次的，则满足频繁项条件。

3.3）依据历史频繁项集数据和衰减规则生成拦截规则。衰减规则分成不衰减，缓慢衰减（sin函数），匀速衰减，快速衰减（二次函数）。

如下图2所示，拦截规则分为 IP、URI、UUID、Referer 等列，其中 IP 为必选项，URI、UUID、Referer 等列为可选项，即 IP and (URI or Referer or Uuid or other)。

图2 拦截规则

点击上图2中的 IP 或者 URI 进入历史请求记录页，历史记录页有图表和列表两种展示方式，如下图3所示：

图3 某IP历史请求列表页的趋势图展示方式

第三步，提交拦截规则：

拦截规则可以手动拦截和自动拦截。目前默认手动拦截，可以通过接口提交请求来设置自动拦截还是手动拦截。

 

0x03，如何让 Nginx 拦截可疑 IP

首先，Nginx 的 lua 脚本接收到 FlowGuard 远端配置的拦截规则，存储在本地内存；

其次，lua 脚本判断请求的 IP 和 URI 是否满足拦截规则。

被拦截的请求会被引导到中间页，“用户”需要正确输入图形验证码，系统才会移除拦截规则，最后跳转到目标页面。

图4 拦截中间页

 

参考资源：

1，维基百科，关联式规则；

2，维基百科，先验算法；

3，有很多基于 Apriori 算法做入侵检测和防 DDoS 攻击的论文，不一定有多先进，看一看可以启发思路，如应用非迭代Apriori算法检测分布式拒绝服务攻击。

 

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