大家學寫程序時,第一行代碼都是hello world。但是當你開始學習WEB后臺技術時,很多人的第一個功能就是寫的登錄 (小聲:別人我不知道,反正我是)。
但是我在和很多工作經驗較短的同學面試或溝通的時候,發(fā)現很多同學雖然都有在簡歷上寫:負責項目的登錄/注冊功能模塊的開發(fā)和設計工作,但是都只是簡單的實現了功能邏輯,在安全方面并沒有考慮太多。
這篇文章主要是和大家聊一聊,在設計一個登錄接口時,不僅僅是功能上的實現,在安全方面,我們還需要考慮哪些地方。
安全風險
暴力破解!只要網站是暴露在公網的,那么很大概率上會被人盯上,嘗試爆破這種簡單且有效的方式:
通過各種方式獲得了網站的用戶名之后,通過編寫程序來遍歷所有可能的密碼,直至找到正確的密碼為止
偽代碼如下:
# 密碼字典
password_dict = []
# 登錄接口
login_url = ‘’
def attack(username):
for password in password_dict:
data = {‘username’: username, ‘password’: password}
content = requests.post(login_url, data).content.decode(‘utf-8’)
if ‘login success’ in content:
print(‘got it! password is : %s’ % password)
那么這種情況,我們要怎么防范呢?
驗證碼
有聰明的同學就想到了,我可以在它密碼錯誤達到一定次數時,增加驗證碼校驗!比如我們設置,當用戶密碼錯誤達到3次之后,則需要用戶輸入圖片驗證碼才可以繼續(xù)登錄操作:
偽代碼如下:
fail_count = get_from_redis(fail_username)
if fail_count 》= 3:
if captcha is None:
return error(‘需要驗證碼’)
check_captcha(captcha)
success = do_login(username, password)
if not success:
set_redis(fail_username, fail_count + 1)
偽代碼未考慮并發(fā),實際開發(fā)可以考慮加鎖。
這樣確實可以過濾掉一些非法的攻擊,但是以目前的OCR技術來說的話,普通的圖片驗證碼真的很難做到有效的防止機器人(我們就在這個上面吃過大虧)。
當然,我們也可以花錢購買類似于三方公司提供的滑動驗證等驗證方案,但是也并不是100%的安全,一樣可以被破解(慘痛教訓)。
登錄限制
那這時候又有同學說了,那我可以直接限制非正常用戶的登錄操作,當它密碼錯誤達到一定次數時,直接拒絕用戶的登錄,隔一段時間再恢復。比如我們設置某個賬號在登錄時錯誤次數達到10次時,則5分鐘內拒絕該賬號的所有登錄操作。
偽代碼如下:
fail_count = get_from_redis(fail_username)
locked = get_from_redis(lock_username)
if locked:
return error(‘拒絕登錄’)
if fail_count 》= 3:
if captcha is None:
return error(‘需要驗證碼’)
check_captcha(captcha)
success = do_login(username, password)
if not success:
set_redis(fail_username, fail_count + 1)
if fail_count + 1 》= 10:
# 失敗超過10次,設置鎖定標記
set_redis(lock_username, true, 300s)
umm,這樣確實可以解決用戶密碼被爆破的問題。但是,這樣會帶來另一個風險:攻擊者雖然不能獲取到網站的用戶信息,但是它可以讓我們網站所有的用戶都無法登錄!
攻擊者只需要無限循環(huán)遍歷所有的用戶名(即使沒有,隨機也行)進行登錄,那么這些用戶會永遠處于鎖定狀態(tài),導致正常的用戶無法登錄網站!
IP限制
那既然直接針對用戶名不行的話,我們可以針對IP來處理,直接把攻擊者的IP封了不就萬事大吉了嘛。我們可以設定某個IP下調用登錄接口錯誤次數達到一定時,則禁止該IP進行登錄操作。
偽代碼如下:
ip = request[‘IP’]
fail_count = get_from_redis(fail_ip)
if fail_count 》 10:
return error(‘拒絕登錄’)
# 其它邏輯 # do something()
success = do_login(username, password)
if not success:
set_redis(fail_ip, true, 300s)
這樣也可以一定程度上解決問題,事實上有很多的限流操作都是針對IP進行的,比如niginx的限流模塊就可以限制一個IP在單位時間內的訪問次數。
但是這里還是存在問題:
比如現在很多學校、公司都是使用同一個出口IP,如果直接按IP限制,可能會誤殺其它正常的用戶
現在這么多VPN,攻擊者完全可以在IP被封后切換VPN來攻擊
手機驗證
那難道就沒有一個比較好的方式來防范嗎?當然有。我們可以看到近些年來,幾乎所有的應用都會讓用戶綁定手機,一個是國家的實名制政策要求,第二個是手機基本上和身份證一樣,基本上可以代表一個人的身份標識了。所以很多安全操作都是基于手機驗證來進行的,登錄也可以。
當用戶輸入密碼次數大于3次時,要求用戶輸入驗證碼(最好使用滑動驗證)
當用戶輸入密碼次數大于10次時,彈出手機驗證,需要用戶使用手機驗證碼和密碼雙重認證進行登錄
手機驗證碼防刷就是另一個問題了,這里不展開,以后再有時間再聊聊我們在驗證碼防刷方面做了哪些工作。
偽代碼如下:
fail_count = get_from_redis(fail_username)
if fail_count 》 3:
if captcha is None:
return error(‘需要驗證碼’)
check_captcha(captcha)
if fail_count 》 10:
# 大于10次,使用驗證碼和密碼登錄
if dynamic_code is None:
return error(‘請輸入手機驗證碼’)
if not validate_dynamic_code(username, dynamic_code):
delete_dynamic_code(username)
return error(‘手機驗證碼錯誤’)
success = do_login(username, password, dynamic_code)
if not success:
set_redis(fail_username, fail_count + 1)
我們結合了上面說的幾種方式的同時,加上了手機驗證碼的驗證模式,基本上可以阻止相當多的一部分惡意攻擊者。但是沒有系統是絕對安全的,我們只能夠盡可能的增加攻擊者的攻擊成本。大家可以根據自己網站的實際情況來選擇合適的策略。
中間人攻擊?什么是中間人攻擊
中間人攻擊(man-in-the-middle attack, abbreviated to MITM),簡單一點來說就是,A和B在通訊過程中,攻擊者通過嗅探、攔截等方式獲取或修改A和B的通訊內容。
舉個栗子:小白給小黃發(fā)快遞,途中要經過快遞點A,小黑就躲在快遞點A,或者干脆自己開一個快遞點B來冒充快遞點A。然后偷偷的拆了小白給小黃的快遞,看看里面有啥東西。甚至可以把小白的快遞給留下來,自己再打包一個一毛一樣的箱子發(fā)給小黃。
那在登錄過程中,如果攻擊者在嗅探到了從客戶端發(fā)往服務端的登錄請求,就可以很輕易的獲取到用戶的用戶名和密碼。
HTTPS
防范中間人攻擊最簡單也是最有效的一個操作,更換HTTPS,把網站中所有的HTTP請求修改為強制使用HTTPS。
為什么HTTPS可以防范中間人攻擊?
HTTPS實際上就是在HTTP和TCP協議中間加入了SSL/TLS協議,用于保障數據的安全傳輸。相比于HTTP,HTTPS主要有以下幾個特點:
內容加密
數據完整性
身份驗證
具體的HTTPS原理這里就不再擴展了,大家可以自行Google
加密傳輸
在HTTPS之外,我們還可以手動對敏感數據進行加密傳輸:
用戶名可以在客戶端使用非對稱加密,在服務端解密
密碼可以在客戶端進行MD5之后傳輸,防止暴露密碼明文
其它
除了上面我們聊的這些以外,其實還有很多其它的工作可以考慮,比如:
操作日志,用戶的每次登錄和敏感操作都需要記錄日志(包括IP、設備等)
異常操作或登錄提醒,有了上面的操作日志,那我們就可以基于日志做風險提醒,比如用戶在進行非常登錄地登錄、修改密碼、登錄異常時,可以短信提醒用戶
拒絕弱密碼 注冊或修改密碼時,不允許用戶設置弱密碼
防止用戶名被遍歷 有些網站在注冊時,在輸入完用戶名之后,會提示用戶名是否存在。這樣會存在網站的所有用戶名被泄露的風險(遍歷該接口即可),需要在交互或邏輯上做限制
后記
現在國家不斷的出臺各種法律,對用戶的數據越來越看重。作為開發(fā)者,我們也需要在保護用戶數據和用戶隱私方面做更多的工作。后面我也會和大家聊一聊,我們在數據安全方面,做了哪些工作,希望可以給到大家一點點幫助。
原文標題:8年開發(fā),連登錄接口都寫這么爛...
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