学习记录-cdn绕过

学习记录-cdn绕过
备注:文章仅用于学术交流

一、什么是cdn
简单得说,cdn就是一个缓存服务器,目的就是为了解决大量用户访问卡顿等问题,它被分布在多个地方,缓存一些资源包括静态资源,这样不同地方的用户访问目标就会被指派到离用户很近得cdn服务器上获取资源,从而解决卡顿等其它问题。在渗透过程中,就会遇到一个问题,访问目标被转发到cdn上,从而找不到目标的真实ip,ping目标返回的是cdn的ip,即时我们技术很强拿下了cdn服务器,现在主流做法是目标购买第三方cdn服务,或者自己购买云服务搭建,所以即使你拿到了cdn服务器,对渗透目标没有太大帮助,然后还容易打偏,打到第三方那里,目标仅仅做了一个转发而已,所以我们要绕cdn,直接找到目标ip,针对性渗透达到入侵目的。

二、怎么判断目标是不是挂了cdn
1)通过全国ping
百度搜全国ping,在线网站很多,站长工具里也提供。
2)使用 nslookup 进行检测
通过去查dns解析记录对目标进行检查,cmd 自带:nslookup xx域名
若解析的Addresses含多个ip,则挂了cdn。
在这里插入图片描述
三、绕过cdn的常见方法
1)邮箱服务器
利用目标站点功能如找回密码等给自己发一个邮箱,一般邮箱的头部会标识目标的ip。
2)微信小程序、app
很多网站会挂上自己的app、微信小程序,可以查看这些和后台的交互,后台ip很大可能就是真实ip。
3)证书
https://censys.io/
查询证书相关站点,可能找到对应真实ip
4)dns历史记录 找最早的那一条
网上查找dns历史记录,找最早的那一条很大可能就是真实ip。
https://dnsdb.io/zh-cn/ ###DNS查询
https://x.threatbook.cn/ ###微步在线
http://toolbar.netcraft.com/site_report?url= ###在线域名信息查询
http://viewdns.info/ ###DNS、IP等查询
https://tools.ipip.net/cdn.php ###CDN查询IP
5)全球ping
很多cdn没有覆盖那么多,多找点国外不同地方来ping,如果不同跨度的国家都ping是一个ip,很可能就是真实ip。
6)子域名查询
爆破子域名,然后ping多个子域名,可能就能找到真实ip。
7)目标漏洞
目标敏感文件泄露,例如:phpinfo之类的
或者其它漏洞,根据实战而定

<think>好的,我需要帮用户解决如何设计一个网页系统,以展示大流量图片类医疗数据的加密技术。用户提到老师建议考虑大流量的图片数据加密,用户倾向于做网页系统,所以需要我给出具体的实现方案,突出数据加密的特点。 首先,回顾之前的对话,用户之前询问过应该选择网页还是小程序,我建议根据目标选择,如果是理论研究,用网页快速原型;如果是实际应用,可能需要多端协同。现在用户已经确定要做网页系统,侧重展示大流量下的加密,所以需要具体的设计方案。 接下来,我需要考虑几个方面:系统架构、加密技术选型、大流量处理、如何可视化加密过程、以及如何演示高并发下的性能。同时,用户可能希望这个系统不仅实现功能,还能直观展示加密的效果和优势,比如在传输、存储中的安全性,以及处理高并发的能力。 首先,系统架构方面,需要分前端和后端。前端负责上传、展示、实时演示加密过程;后端处理加密解密,管理密钥,处理高并发请求。可能需要使用微服务架构来分散压力,提高扩展性。 加密技术方面,用户提到大流量图片数据,所以需要考虑高效的加密算法,比如对称加密如AES或国密SM4,因为对称加密速度快,适合大量数据。非对称加密如RSA或SM2用于密钥交换。可能还需要分块加密,处理大文件,同时结合数字水印来确保数据完整性。 大流量处理需要考虑负载均衡,使用CDN加速静态资源,异步处理加密任务,避免阻塞主线程。可能需要消息队列如Kafka或RabbitMQ来排队处理请求,数据库分库分表,或者使用分布式存储。 可视化展示方面,前端需要实时显示加密前后的图像对比,传输过程中的加密状态,可能用WebGL或Canvas渲染DICOM图像,同时显示加密过程的日志,比如耗时、密钥使用情况。性能监控面板可以展示吞吐量、响应时间、服务器负载等。 合规性方面,需遵循医疗数据安全标准,如HIPAA或国内的相关法规,使用HSM管理密钥,审计日志记录所有操作。 技术栈选择,前端用React或Vue,结合WebAssembly加速加密运算;后端用Go或Java,处理高并发,使用Redis缓存热点数据,Nginx做负载均衡,Docker和Kubernetes部署微服务。 最后,需要设计几个核心场景的演示,比如上传加密、实时会诊中的加密传输、并发压力测试,以及安全攻防演示,突出加密技术的有效性。 可能还需要考虑创新点,比如结合区块链存证或联邦学习,但用户现阶段可能更需要基础功能的展示,所以先聚焦在核心模块的实现和可视化上。 总结,需要分模块设计系统,强调加密流程的可视化,处理高流量的技术方案,以及如何通过前端直观展示加密效果和性能数据。同时确保系统的安全性和合规性,满足医疗数据的要求。</think>在针对大流量图片类医疗数据的加密技术研究中,若选择以**网页系统**为核心载体,需通过技术架构设计、功能交互和可视化演示,清晰展现数据加密的核心逻辑和性能优势。以下是具体实现方案: --- ### **一、系统核心模块设计** #### **1. 前端功能设计(可视化加密流程)** | **功能模块** | **技术实现** | **展现目标** | |--|-----------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------| | **实时加密对比** | - 使用**WebGL/Canvas**渲染DICOM图像<br>- 左右分屏展示加密前/后的图像像素差异 | 直观呈现加密对图像数据的扰乱效果(如灰度直方图变化、局部细节模糊化) | | **动态密钥管理** | - 生成密钥动画(RSA密钥对、SM4密钥交换流程)<br>- 密钥指纹可视化(SHA-256摘要转色块) | 让用户感知密钥生成、分发和销毁的全生命周期 | | **传输链路模拟** | - 模拟攻击者截获数据包时展示密文乱码<br>- 用动画表示SSL/TLS握手与混合加密流程 | 凸显加密在传输中的防窃取能力 | | **性能监控面板** | - 实时显示加密耗时、吞吐量(MB/s)<br>- 服务器负载热力图(CPU/内存占用) | 证明算法在大流量下的可行性(如分块加密的并行计算优势) | #### **2. 后端架构设计(高并发优化)** ```plaintext 用户请求 → 负载均衡(Nginx) → 加密微服务集群 → 分布式存储(加密后数据) | | | | → 密钥管理HSM ← 审计日志 ↓ 异步队列(RabbitMQ/Kafka):应对突发流量,避免加密计算阻塞 ``` - **核心创新点**: - **分块流水线加密**:将大型DICOM文件拆分为512x512像素块,通过WebWorker多线程并行加密(如SM4-CTR模式) - **内存安全优化**:使用Rust编写加密核心模块(编译为WebAssembly),避免JavaScript内存泄漏导致密钥残留风险 --- ### **二、关键技术实现** #### **1. 加密方案选型** ```python # 示例:混合加密流程(Python伪代码) def encrypt_image(image_file): # 生成一次性会话密钥 session_key = generate_sm4_key() # 国密SM4对称加密 # 使用患者公钥加密会话密钥 encrypted_key = rsa_encrypt(session_key, public_key) # RSA-2048或SM2 # 对图像分块加密 encrypted_blocks = [sm4_ctr_encrypt(block, session_key) for block in split_image(image_file)] # 添加脆弱水印(防篡改) watermarked_data = embed_fragile_watermark(encrypted_blocks, hash(image_file)) return encrypted_key, watermarked_data ``` #### **2. 高流量适配策略** - **CDN边缘缓存**:对加密后的静态图像数据(如JPEG2000格式)缓存在CDN节点,减少回源压力 - **零拷贝传输**:使用Linux `sendfile`系统调用直接发送加密数据,绕过用户态内存复制 - **硬件加速**:调用GPU实现加密(如WebGPU API或CUDA加速SM4的S盒变换) --- ### **三、效果演示场景设计** #### **场景1:千人并发压力测试** - 模拟1000名医生同时上传1GB MRI影像,系统展示: - 实时吞吐量曲线(验证是否达到10Gbps+网络带宽利用率) - 加密任务队列状态(证明异步处理的稳定性) - 与未加密传输的延迟对比(增加<20%时延即为合格) #### **场景2:安全攻防演示** - **中间人攻击模拟**: 1. 用户A上传加密图像,攻击者截获数据包但无法解密(显示乱码) 2. 用户B用合法私钥解密后,图像自动还原并触发水印校验(若篡改则弹出警告) #### **场景3:医疗协作沙盘** - 多名医生在加密环境下协同标注病灶: - 所有标注数据在传输前自动加密 - 数据库存储密文,仅授权用户可解密查看(ABAC策略实时生效) --- ### **四、技术栈推荐** | **层级** | **技术选型** | |--| | **前端** | React + Three.js(3D医学图像) + WebAssembly(加密算法) | | **后端** | Golang(高并发微服务) + Redis(会话缓存) + Ceph(分布式加密存储) | | **安全** | 阿里云KMS(密钥托管) + Intel SGX(可信执行环境) | | **运维** | Prometheus(性能监控) + ELK(审计日志) + Kubernetes(自动扩缩容) | -- ### **五、创新增值方向** 1. **AI增强加密**: - 训练神经网络识别敏感区域(如病灶ROI),对关键区域采用更高强度加密 2. **量子抗性设计**: - 预研基于格密码(Lattice-based Cryptography)的后量子加密模块 --- **总结**:要在大流量场景下展现数据加密的核心价值,需将**技术严谨性**(国密算法、零信任架构)与**演示冲击力**(实时攻防、千人并发)结合。推荐优先实现分块加密可视化、异步高吞吐架构和安全沙盘演示,这三者能直接体现研究的深度与实用性。
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