运营商流量劫持

本文介绍了运营商流量劫持的几种常见方式,包括DNS劫持、HTTP重定向和TCP注入,重点阐述了HTTP重定向的原理及分类,并探讨了网络直投的实施方式。同时,提供了流量劫持的检测方法和简单的补救措施,建议用户访问HTTPS网站以提升安全性。

最近了解了一下运营商流量劫持,文章很多,但感觉很零碎,在这里把众多文章内容串一下,清晰一下思路。下面多是引用,引文在附录里,就不一一标识了。对于传统的流量劫持请见引文1,这里不作介绍。

运营商流量劫持主要包括四种: DNS劫持、HTTP重定向、TCP注入、网络直投

1. ​DNS劫持

​    此方式太过暴露,运营商都放弃了这种方式,原理不再赘述。

2. HTTP重定向

a. 劫持原理

​利用HTTP重定向技术,运营商可以向Web客户端注入伪造的HTTP响应信息。HTTP交换是从客户端发送HTTP请求之后,服务器会发送一个带有状态码的HTTP响应信息。一个HTTP客户端在发送了一个请求信息之后,只能接收一个HTTP响应信息。当用户接收到一个伪造的HTTP响应信息时,TCP层接收其中的数据,此时便成功劫持。

b. HTTP重定向分类

HTTP 的重定向(301,302,303,307) 

301 : 永久重定向,告诉客户端以后应从新地址访问。

302 : 请求资源将会暂时驻留在另一个URI之中。这种类型的响应信息通常会包含一个位置header域,并携带有不同的URI信息。但是HTTP 1.1 303 307作为详细的补充,其实是对302的细化。

303:对于POST请求,它表示请求已经被处理,客户端可以接着使用GET方法去请求Location里的URI。

307:对于POST请求,表示请求还没有被处理,客户端应该向Location里的URI重新发起POST请求。

c. HTTP重定向示例:

HTTP重定向就是通过301和302两种状态码来实现的。

302是临时重定向,表示被访问页面因为各种需要被临时跳转到其他页面。具体的例子是访问 http://xxx.net/xxx.php/?id=zhangsan

< HTTP/1.1 302 Found

< Date: Fri, 16 Jul 2010 11:26:48 GMT

< S

### 关于网络运营商广告出现异常流量的原因及解决方案 #### 异常流量的定义与分类 无效流量(IVT)是指不符合某些质量或完整性标准,或不代表应包含在测量计数中的合法流量流量或相关媒体活动。这类流量可能由非人类流量(如爬虫、机器人等)引起,或是通过特定手段故意制造而成[^2]。 #### 可能的原因分析 1. **非人类流量** 非人类流量是造成异常流量的主要原因之一。这些流量来自自动化程序而非真实用户行为,可能导致广告展示次数虚高或其他统计失真现象。此类流量通常难以追踪其确切来源,因为它们可以伪装成正常用户的请求模式。 2. **恶意软件和僵尸网络攻击** 当设备感染了恶意软件后,可能会成为更大规模僵尸网络传播的一部分,在未经用户同意的情况下加载网页上的广告内容,从而产生大量虚假点击或浏览记录。这不仅影响到广告投放效果评估的真实性,也可能给目标站点带来不必要的负担甚至安全风险。 3. **人为操纵** 一些不良竞争者会利用各种技术手段来伪造访问量以获取不当利益。例如,创建虚拟账户批量注册账号参与抽奖活动;或者雇佣水军刷单提高店铺销量排名等做法都属于这一范畴内的人为干预措施。 4. **本地缓存劫持** 运营商有时会在未告知用户的情况下修改HTTP响应头信息,强制将原本应该指向正规商业平台链接重定向至其他页面显示额外附加材料——即所谓的“跳转广告”。尽管这种方法相对隐蔽不易察觉,但由于用户体验差且存在法律争议,因此实际应用并不广泛[^3]。 #### 解决方案建议 - **加强监测机制建设** 构建完善的监控体系能够有效识别并过滤掉大部分异常流量。借助先进的算法模型和技术工具实现对各类可疑事件实时预警,并定期出具详尽报告供决策层参考制定相应策略调整方向。 - **优化验证流程设计** 对新注册用户提供更加严格的身份认证环节,防止机器自动脚本轻易绕过防护网完成非法操作。同时引入多因素身份确认方式增强安全性保障水平,减少因密码泄露等因素造成的损失可能性。 - **提升透明度公开沟通渠道** 向公众普及有关防范常识教育工作至关重要,鼓励大家共同参与到打击黑产活动中去形成合力效应。另外建立专门客服热线解答疑问投诉受理窗口,确保每一位受影响个体都能得到妥善处理意见回复。 ```python def detect_anomalous_traffic(traffic_data): """ Detects anomalous traffic patterns using predefined criteria. Args: traffic_data (list): List of dictionaries containing traffic information Returns: list: Indices of detected anomalies within the dataset """ anomaly_indices = [] for i, entry in enumerate(traffic_data): if not is_human(entry['source']): anomaly_indices.append(i) return anomaly_indices def is_human(source_info): """Determines whether a given source appears to be human.""" # Placeholder function; actual implementation would involve more sophisticated checks pass ```
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