浅谈PCDN流量盗刷原理与防御措施

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作者:制心一处   
一、引言在当今数字化时代,内容分发网络(CDN)已经成为互联网基础设施中不可或缺的一部分。CDN通过在全球范围内分布多个服务器,将内容进行缓存和优化,使用户能够更快速地访问网络资源。不仅如此,CDN通过提升网站的加载速度、减少延迟、提高可用性以及增强安全性,为企业提供了无可比拟的优势。它们帮助企业轻松应对大规模的数据传输需求,从而为用户提供更流畅的在线体验。然而,伴随着CDN的广泛应用,流量盗刷问题也逐渐浮现。盗刷行为通常指恶意用户通过自动化工具或机器人程序,利用虚假的流量来增加企业的运营成本和带宽消耗。这种行为不仅会导致企业面临高昂的CDN费用,还可能扰乱正常的流量监控和分析,影响企业决策。此外,流量盗刷往往伴随着其他网络攻击,可能危害网站的安全性和用户体验。因此,认识并应对流量盗刷的挑战,对于维护企业的正常运营和用户满意度至关重要。二、流量盗刷的动机盗刷主要起源来自两个方面的原因,第一个是技术层面PCDN技术的兴起,第二个则是经济层面,PCDN技术直接影响到了运营商的利益。1. 什么是PCDN以资源下载为例,传统的下载方式是多个客户端同时请求一个服务器进行下载,如图1所示。


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图1P2P(Peer-to-Peer)技术是一种分散式网络架构,在这种架构中,网络中的每个节点(用户)都可以直接与其他节点进行通信和资源共享,而不依赖于集中式服务器。P2P网络的设计旨在提高效率、可扩展性和容错性,如图2所示。


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图2CDN(Content Delivery Network,内容分发网络)通过将资源复制到多个地理位置的服务器上,使用户能够从离他们最近的服务器获取内容。这不仅减轻了源站服务器的负担,还显著提升了用户的下载速度和体验,如图3所示。


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图3PCDN是P2P和CDN技术的结合,是基于P2P技术的CDN,如图4所示。


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图4PCDN的特点:
  • 去中心化架构:PCDN利用用户设备作为节点,这些设备可以共享内容,从而形成一个分布式的网络。每个用户设备既可以消费内容,也可以帮助分发内容。
  • 成本效益:通过使用用户设备的闲置带宽和存储资源,PCDN可以降低对传统CDN基础设施的依赖,从而降低成本。
  • 弹性和扩展性:因为PCDN利用了大量的用户设备,它可以更容易地扩展并适应流量变化。
  • 挑战:由于依赖于用户设备,PCDN可能在网络稳定性、数据安全和隐私保护方面面临挑战。
    用实际案例来讲,比如你正在观看某个电影,并且已经缓存在手机里,这时候如果你附近的用户也在观看同一部电影,就会从你手机中拉取已缓存的这部分数据。看到这里,读者可能会认为PCDN看起来是一个“利人利己”的技术,其实并不然。如果大量用户搭建PCDN节点对外提供服务,持续的高带宽上行流量会给运营商网络造成巨大的压力,此外,PCDN将网站内容、数据都存储在用户的私人设备中,设备的安全性极不可控,如果PCDN设备或网络被入侵,可能导致PCDN分发的内容被篡改为非法内容、用户隐私数据泄露等风险。正是基于此,PCDN也是网络运营商持续打击的对象。2.  PCDN为什么要盗刷流量PCDN的一个特点是上行带宽流量一直很高,运营商通常通过检测用户的上下行带宽比例来判断用户是否为PCDN节点,如果发现上行带宽一直远大于下行带宽,就会判定为疑似PCDN并且采取相应的管理措施。为了绕过运营商的带宽检测,PCDN节点就必须通过下载外部资源来平衡上下行带宽比例,这就是盗刷的主要来源之一。三、流量盗刷的常见手段1. 自动化脚本为了平衡上下行带宽流量,最直接的方式就是从外部一直下载资源,一部分盗刷会直接使用简单的http库或者下载工具,通过脚本定期对某个资源进行不间断下载,例如python-request、Go-http-client、curl、wget等。这种下载方式的优点是实现简单,效果明显。缺点也很明显,每次下载操作会对磁盘进行读写操作,对磁盘寿命造成一定的影响。2. 内容盗刷工具使用内容盗刷工具实现原理与自动化脚本类似,但是开发者在这个基础上进行优化,提供更多的选项,例如下载带宽控制,下载流量控制,并且下载内容不会写入磁盘,如图5所示。


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    图5四、如何识别流量盗刷行为?流量盗刷不仅会对企业造成各种不可估量的影响,对于平台也产生严重的危害,大量的流量盗刷无异于DDoS攻击,短时的大流量下载可能会对平台网络造成不可用,抖动等风险。因此不管是出于企业自身或者是CDN平台提供商,防范盗刷已经成为一个必不可少的防护环节。网宿安全演武实验室在发现平台存在流量盗刷后,第一时间分析盗刷特征并设计相关检测算法,为企业和平台保驾护航。检测措施主要包括以下几个维度:
  • 基础特征
    封禁常见盗刷工具user_agent标识,常见盗刷 User-Agent 如:空 User-Agent; curl/xx.xx; Wget/xx.xx; ApacheBench/xx.xx; python-requests/xx.xx。
    封禁不常见的user_agent标识,比如不符合浏览器特征或者过时的浏览器版本
  • 统计分析
    统计客户端是否存在异常下载行为,例如单IP/User-Agent/Referrer的下载量超过了正常用户的下载基线。
  • IP速率限制
    通过分析常规下载IP行为设置访问频率阈值作为基线,通过该基线对异常访问IP进行速率限制。
  • 威胁情报
    PCDN盗刷使用具有相对固定的家庭带宽IP,通过海量日志分析盗刷行为,对盗刷IP进行预处理、清洗、过滤,精确收集盗刷IP作为情报库。
    以上举例仅为模型部分特征,盗刷防范没有一招制胜的办法,需要结合多维度的分析和判断。网宿安全演武实验室盗刷模型从请求速率、IP情报、URL访问序列、文件资源类型、TLS指纹等多个维度提取盗刷行为特征,通过协同过滤、聚类分析等方法,精确识别盗刷行为,并且通过关联规则等技术降低对正常请求的误判。五、最佳实践11月13 日,平台某客户A反馈带宽流量比平时突增明显,随后接入异常流量防护,接入后盗刷流量被有效遏制,带宽峰值从600 Mbps下降到200 Mbps以下,整体带宽成本下降60%以上,接入前和接入后流量趋势如图所示。


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    客户A六、结语CDN盗刷不仅威胁着企业的财务利益,也对网络资源的公平使用带来了挑战。通过本文的探讨,我们深入了解了CDN盗刷的常见原理和动机。同时,我们也分析了多种检测与防御策略,从基础的规则检测到高级算法模型,每一种方法都有其适用的场景和局限性。综上所述,保护CDN的安全性需要多层次的防护措施,结合技术与策略的综合运用,才能有效抵御潜在的威胁。未来,随着技术的不断发展,我们也需持续更新我们的防护手段,以应对更为复杂的攻击形态,确保网络资源的稳定和安全。通过不断地学习和调整策略,我们可以为企业构筑更全面的安全屏障。

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  • 快备-我黑凤梨   
    大企业软件都会偷偷刷你流量,特别是那些视频音乐软件
    我思故我在   

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