如何通过简单的配置文件来实现nginx防御攻击的效果。

本文介绍通过Nginx配置实现防攻击策略,包括验证浏览器行为、请求频率限制及防扫描,提升网站安全性。

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这次我们来讲讲如何通过简单的配置文件来实现nginx防御攻击的效果。

其实很多时候,各种防攻击的思路我们都明白,比如限制IP啊,过滤攻击字符串啊,识别攻击指纹啦。可是要如何去实现它呢?用守护脚本吗?用PHP在外面包 一层过滤?还是直接加防火墙吗?这些都是防御手段。不过本文将要介绍的是直接通过nginx的普通模块和配置文件的组合来达到一定的防御效果。

0x01 验证浏览器行为

简易版

我们先来做个比喻。

社区在搞福利,在广场上给大家派发红包。而坏人派了一批人形的机器人(没有语言模块)来冒领红包,聪明工作人员需要想出办法来防止红包被冒领。

于是工作人员在发红包之前,会给领取者一张纸,上面写着“红包拿来”,如果那人能念出纸上的字,那么就是人,给红包,如果你不能念出来,那么请自觉。于是机器人便被识破,灰溜溜地回来了。

是的,在这个比喻中,人就是浏览器,机器人就是攻击器,我们可以通过鉴别cookie功能(念纸上的字)的方式来鉴别他们。下面就是nginx的配置文件写法。

  1. if ($cookie_say != "hbnl"){
         add_header Set-Cookie "say=hbnl";
         rewrite .* "$scheme://$host$uri" redirect;
    }

     

让我们看下这几行的意思,当cookie中say为空时,给一个设置cookie say为hbnl的302重定向包,如果访问者能够在第二个包中携带上cookie值,那么就能正常访问网站了,如果不能的话,那他永远活在了302中。你也可以测试一下,用CC攻击器或者webbench或者直接curl发包做测试,他们都活在了302世界中。

当然,这么简单就能防住了?当然没有那么简单。

增强版

仔细的你一定会发现配置文件这样写还是有缺陷。如果攻击者设置cookie为say=hbnl(CC攻击器上就可以这么设置),那么这个防御就形同虚设了。我们继续拿刚刚那个比喻来说明问题。

坏人发现这个规律后,给每个机器人安上了扬声器,一直重复着“红包拿来,红包拿来”,浩浩荡荡地又来领红包了。

 

这时,工作人员的对策是这样做的,要求领取者出示有自己名字的户口本,并且念出自己的名字,“我是xxx,红包拿来”。于是一群只会嗡嗡叫着“红包拿来”的机器人又被撵回去了。

当然,为了配合说明问题,每个机器人是有户口本的,被赶回去的原因是不会念自己的名字,虽然这个有点荒诞,唉。

然后,我们来看下这种方式的配置文件写法

if ($cookie_say != "hbnl$remote_addr"){
     add_header Set-Cookie "say=hbnl$remote_addr";
     rewrite .* "$scheme://$host$uri" redirect;
}

这样的写法和前面的区别是,不同IP的请求cookie值是不一样的,比如IP是1.2.3.4,那么需要设置的cookie是say=hbnl1.2.3.4。于是攻击者便无法通过设置一样的cookie(比如CC攻击器)来绕过这种限制。你可以继续用CC攻击器来测试下,你会发现CC攻击器打出的流量已经全部进入302世界中。

不过大家也能感觉到,这似乎也不是一个万全之计,因为攻击者如果研究了网站的机制之后,总有办法测出并预先伪造cookie值的设置方法。因为我们做差异化的数据源正是他们本身的一些信息(IP、user agent等)。攻击者花点时间也是可以做出专门针对网站的攻击脚本的。

完美版

那么要如何根据他们自身的信息得出他们又得出他们算不出的数值?

我想,聪明的你一定已经猜到了,用salt加散列。比如md5("opencdn$remote_addr"),虽然攻击者知道可以自己IP,但是他无法得知如何用他的IP来计算出这个散列,因为他是逆不出这个散列的。当然,如果你不放心的话,怕cmd5.com万一能查出来的话,可以加一些特殊字符,然后多散几次。

很可惜,nginx默认是无法进行字符串散列的,于是我们借助nginx_lua模块来进行实现。

rewrite_by_lua '
     local say = ngx.md5("opencdn" .. ngx.var.remote_addr)
     if (ngx.var.cookie_say ~= say) then
         ngx.header["Set-Cookie"] = "say=" .. say
         return ngx.redirect(ngx.var.scheme .. "://" .. ngx.var.host .. ngx.var.uri)
     end
';

 

通过这样的配置,攻击者便无法事先计算这个cookie中的say值,于是攻击流量(代理型CC和低级发包型CC)便在302地狱无法自拔了。

大家可以看到,除了借用了md5这个函数外,其他的逻辑和上面的写法是一模一样的。因此如果可以的话,你完全可以安装一个nginx的计算散列的第三方模块来完成,可能效率会更高一些。

 

这段配置是可以被放在任意的location里面,如果你的网站有对外提供API功能的话,建议API一定不能加入这段,因为API的调用也是没有浏览器行为的,会被当做攻击流量处理。并且,有些弱一点爬虫也会陷在302之中,这个需要注意。

同时,如果你觉得set-cookie这个动作似乎攻击者也有可能通过解析字符串模拟出来的话,你可以把上述的通过header来设置cookie的操作,变成通过高端大气的js完成,发回一个含有doument.cookie=...的文本即可。

那么,攻击是不是完全被挡住了呢?只能说那些低级的攻击已经被挡住而来,如果攻击者必须花很大代价给每个攻击器加上webkit模块来解析js和执行set-cookie才行,那么他也是可以逃脱302地狱的,在nginx看来,确实攻击流量和普通浏览流量是一样的。那么如何防御呢?下节会告诉你答案。

0x02 请求频率限制

不得不说,很多防CC的措施是直接在请求频率上做限制来实现的,但是,很多都存在着一定的问题。

那么是哪些问题呢?

首先,如果通过IP来限制请求频率,容易导致一些误杀,比如我一个地方出口IP就那么几个,而访问者一多的话,请求频率很容易到上限,那么那个地方的用户就都访问不了你的网站了。

于是你会说,我用SESSION来限制就有这个问题了。嗯,你的SESSION为攻击者敞开了一道大门。为什么呢?看了上文的你可能已经大致知道了,因为就像那个“红包拿来”的扬声器一样,很多语言或者框架中的SESSION是能够伪造的。以PHP为例,你可以在浏览器中的cookie看到PHPSESSIONID,这个ID不同的话,session也就不同了,然后如果你杜撰一个PHPSESSIONID过去的话,你会发现,服务器也认可了这个ID,为这个ID初始化了一个会话。那么,攻击者只需要每次发完包就构造一个新的SESSIONID就可以很轻松地躲过这种在session上的请求次数限制。

那么我们要如何来做这个请求频率的限制呢?

首先,我们先要一个攻击者无法杜撰的sessionID,一种方式是用个池子记录下每次给出的ID,然后在请求来的时候进行查询,如果没有的话,就拒绝请求。这种方式我们不推荐,首先一个网站已经有了session池,这样再做个无疑有些浪费,而且还需要进行池中的遍历比较查询,太消耗性能。我们希望的是一种可以无状态性的sessionID,可以吗?可以的。

rewrite_by_lua '

     local random = ngx.var.cookie_random

     if(random == nil) then
         random = math.random(999999)
     end

     local token = ngx.md5("opencdn" .. ngx.var.remote_addr .. random)
     if (ngx.var.cookie_token ~= token) then
         ngx.header["Set-Cookie"] = {"token=" .. token, "random=" .. random}
         return ngx.redirect(ngx.var.scheme .. "://" .. ngx.var.host .. ngx.var.uri)
     end
';

大家是不是觉得好像有些眼熟?是的,这个就是上节的完美版的配置再加个随机数,为的是让同一个IP的用户也能有不同的token。同样的,只要有nginx的第三方模块提供散列和随机数功能,这个配置也可以不用lua直接用纯配置文件完成。

有了这个token之后,相当于每个访客有一个无法伪造的并且独一无二的token,这种情况下,进行请求限制才有意义。

由于有了token做铺垫,我们可以不做什么白名单、黑名单,直接通过limit模块来完成。

http{
     ...
     limit_req_zone $cookie_token zone=session_limit:3m rate=1r/s;
}

 

然后我们只需要在上面的token配置后面中加入

  1. limit_req zone=session_limit burst=5;

于是,又是两行配置便让nginx在session层解决了请求频率的限制。不过似乎还是有缺陷,因为攻击者可以通过一直获取token来突破请求频率限制,如果能限制一个IP获取token的频率就更完美了。可以做到吗?可以。

http{
     ...
     limit_req_zone $cookie_token zone=session_limit:3m rate=1r/s;
     limit_req_zone $binary_remote_addr $uri zone=auth_limit:3m rate=1r/m;
}
location /{

     limit_req zone=session_limit burst=5;
     rewrite_by_lua '
     local random = ngx.var.cookie_random
     if (random == nil) then
         return ngx.redirect("/auth?url=" .. ngx.var.request_uri)
     end
     local token = ngx.md5("opencdn" .. ngx.var.remote_addr .. random)
     if (ngx.var.cookie_token ~= token) then
         return ngx.redirect("/auth?url=".. ngx.var.request_uri)
     end
';

}

location /auth {
     limit_req zone=auth_limit burst=1;

     if ($arg_url = "") {
         return403;
     }

     access_by_lua '
         local random = math.random(9999)
         local token = ngx.md5("opencdn" .. ngx.var.remote_addr .. random)
         if (ngx.var.cookie_token ~= token) then
             ngx.header["Set-Cookie"] = {"token=" .. token, "random=" .. random}
             return ngx.redirect(ngx.var.arg_url)
         end
     ';
}

我想大家也应该已经猜到,这段配置文件的原理就是:把本来的发token的功能分离到一个auth页面,然后用limit对这个auth页面进行频率限制即可。这边的频率是1个IP每分钟授权1个token。当然,这个数量可以根据业务需要进行调整。

需要注意的是,这个auth部分我lua采用的是access_by_lua,原因在于limit模块是在rewrite阶段后执行的,如果在rewrite阶段302的话,limit将会失效。因此,这段lua配置我不能保证可以用原生的配置文件实现,因为不知道如何用配置文件在rewrite阶段后进行302跳转,也求大牛能够指点一下啊。

 

当然,你如果还不满足于这种限制的话,想要做到某个IP如果一天到达上限超过几次之后就直接封IP的话,也是可以的,你可以用类似的思路再做个错误页面,然后到达上限之后不返回503而是跳转到那个错误页面,然后错误页面也做个请求次数限制,比如每天只能访问100次,那么当超过报错超过100次(请求错误页面100次)之后,那天这个IP就不能再访问这个网站了。

于是,通过这些配置我们便实现了一个网站访问频率限制。不过,这样的配置也不是说可以完全防止了攻击,只能说让攻击者的成本变高,让网站的扛攻击能力变强,当然,前提是nginx能够扛得住这些流量,然后带宽不被堵死。如果你家门被堵了,你还想开门营业,那真心没有办法了。

然后,做完流量上的防护,让我们来看看对于扫描器之类的攻击的防御。

0x03 防扫描

ngx_lua_waf模块

这个是一个不错的waf模块,这块我们也就不再重复造轮子了。可以直接用这个模块来做防护,当然也完全可以再配合limit模块,用上文的思路来做到一个封IP或者封session的效果。

0x04 总结

本文旨在达到抛砖引玉的作用,我们并不希望你直接单纯的复制我们的这些例子中的配置,而是希望根据你的自身业务需要,写出适合自身站点的配置文件。

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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