文章目录
- 一.前言
- 二.安全措施
- 1.数据加密
- 2.数据加签
- 3.时间戳机制
- 4.AppId机制
- 5.限流机制
- 6.黑名单机制
- 7.数据合法性校验
- 三.如何实现
- 1.数据加密
- 2.数据加签
- 3.时间戳机制
- 4.AppId机制
- 5.限流机制
- 6.黑名单机制
- 7.数据合法性校验
- 四.源码
一.前言
相关术语
- 加密：encryption
- 解密：decryption
- 秘钥：secret key (公钥：public key 私钥：private key)
- 数字签名：digital signature
- 数字证书：digital certificate
- 摘要：digest
个人觉得安全措施大体来看主要在2个方面
- 是如何保证
数据在传输过程中不被窃取 - 是数据已经到达服务器端，
服务器端验证传过来的数据没有被篡改，如何不被攻击
二.安全措施
1.数据加密
我们知道数据在传输过程中是很容易被抓包的，如果直接传输比如通过http协议，那么用户传输的数据可以被任何人获取，所以必须对数据加密。常见的做法对关键字段加密，比如：用户密码直接通过md5加密。加密的作用是保证数据在传输过程中不被窃取。
- 现在主流的做法是使用
https协议，在http和tcp之间添加一层加密层(SSL层)，这一层负责数据的加密和解密；
2.数据加签
数据加签就是由发送者生成一段无法伪造的一段字符串，来保证数据在传输过程中没有被被抓包篡改。
你可能会问数据如果已经通过https加密了，还有必要进行加签吗？
- 数据在传输过程中经过加密，理论上就算被抓包，也无法对数据进行篡改；但是我们要知道加密的部分其实只是在
外网，现在很多服务在内网中都需要经过很多服务跳转，所以这里的加签可以防止内网中数据被篡改。
3.时间戳机制
数据是很容易被抓包的，但是经过如上的加密，加签处理，就算拿到数据也不能看到真实的数据。但是有不法者不关心真实的数据，而是直接拿到抓取的数据包进行恶意请求。这时候可以使用时间戳机制
- 在每次请求中加入当前的时间，服务器端会拿到
当前时间和请求中的时间相减，看看是否在一个固定的时间范围内，比如5分钟内。这样恶意请求的数据包是无法更改里面时间的，所以5分钟后就视为非法请求了。
4.AppId机制
大部分网站基本都需要用户名和密码才能登录，并不是谁来能使用我的网站，这其实也是一种安全机制。对应的对外提供的接口其实也需要这么一种机制，并不是谁都可以调用，需要使用接口的用户需要在后台开通appid，提供给用户相关的密钥（appSecret）。在调用的接口中需要提供appid以及密钥(主要用于与生成签名sign)，服务器端会进行相关的验证；
5.限流机制
本来就是真实的用户，并且开通了appid，但是出现频繁调用接口的情况；这种情况需要给相关appid限流处理
- 常用的限流算法有
令牌桶和漏桶算法。
6.黑名单机制
如果此appid进行过很多非法操作，或者说专门有一个中黑系统，经过分析之后直接将此appid列入黑名单，所有请求直接返回错误码.
7.数据合法性校验
这个可以说是每个系统都会有的处理机制，只有在数据是合法的情况下才会进行数据处理。每个系统都有自己的验证规则，当然也可能有一些常规性的规则，比如身份证长度和组成，电话号码长度和组成等等；
三.如何实现
以上大体介绍了一下常用的一些接口安全措施，当然可能还有其他我不知道的方式，希望大家补充，下面看看以上这些方法措施，具体如何实现；
1.数据加密
现在主流的加密方式有对称加密(单钥加密)和非对称加密(双钥加密)。
- 对称加密：对称密钥的
加密和解密中使用的密钥是相同的
- 常见的对称加密算法有：
DES，AES
- DES：
比较老的算法，一共有三个参数入口（原文，密钥，加密模式）。而3DES只是DES的一种模式，是以DES为基础更安全的变形，对数据进行了三次加密，也是被指定为AES的过渡算法。
-AES:高级加密标准，新一代标准，加密速度更快，安全性更高（优先选择）
- 优点：
计算速度快，适合对大数据进行加解密。 - 缺点：是在数据传送前，
发送方和接收方必须商定好密钥，然后使双方都能保存好秘钥，如果一方的秘钥被泄露，那么加密信息也就不安全了。
密钥只有一把，所以密钥的保存变得很重要。一旦密钥泄漏，密码也就被破解。
由于对称加密加解密速度快，因此可以和非对称加密混合使用，可以使用非对称加密方式加密对称加密的密钥，来保护密钥的安全。
- 非对称加密：
加密和解密使用不同的密钥，由服务端会生成一对密钥，私钥存放在服务端，公钥可以发布给任何人使用。用公钥加密的数据，只能用和它对应的私钥解密，用私钥加密也只能同与之对应的公钥解密。
- 常见的非对称加密是
RSA 加密算法 - 优点: 比起对称加密更加安全
- 缺点: 加解密的速度比对称加密
慢太多了(如:密钥对的生成，根据公钥反推私钥) 不适合对大数据进行加解密 - 场景: 最常用的使用场景就是
数字签名和密码传输，用作数字签名时使用私钥加密，公钥解密；用作加密解密时，使用公钥加密，私钥解密。
同时生成公钥和私钥应该相对比较容易，但是从公钥推算出私钥，应该是很困难或者是不可能的
- 两种方式各有优缺点，而
https的实现方式正好是结合了两种加密方式，整合了双方的优点，在安全和性能方面都比较好
对称加密和非对称加密代码实现，Java提供了相关的工具类可以直接使用，此处不过多介绍，关于https如何配置使用相对来说复杂一些 HTTPS分析与实战
2.数据加签
3种数据签名安全策略：消息摘要, 数字签名 , 数字签名+加密[证书]
安全策略 | 描述 | 安全级别 |
消息摘要(Digest)，也称消息Hash | 将数据和Key(自定义密钥)组合后进行hash |
|
数字签名(Signature) | 使用证书和非对称签名算法对数据进行签名 |
|
签名-加密[证书] | 使用证书和非对称算法对数据签名，使用一次一密的密钥和对称算法对数据进行加密 |
|
- 机密性(Confidentiality): 未经许可不许看
- 完整性(Integrity) : 不许篡改
- 可用性(Availability) : 防止不可用
- 不可抵赖性(Non-Repudiation): 用户不能否认其行为
1.消息摘要(Digest)
- 消息摘要使用比较多的摘要算法(也称Hash算法)是有
MD5、SHA-1、SHA-256，将需要提交的数据通过某种方式组合成一个字符串，然后通过hash算法生成一段加密字符串，这段字符串就是数据包的签名signature。，比如：
这个固定长度的 Hash 值，就是这份数据的摘要，也称为指纹。
str = 参数1={参数1}&参数2={参数2}&……&参数n={参数n}&signature={用户密钥};
MD5.encrypt(str);注意：最后的用户密钥signature，客户端和服务端都有一份，这样会更加安全；
- 消息摘要原理：
Hash算法不可逆，并且计算结果具有唯一性，在用户密钥的隐私得到保证的情况下，可以保证完整性 - 消息摘要缺陷：
用户密钥的是明文传输的，隐私性很难保证。
2.数字签名(Signature)
如果用「公钥」对数据加密，用「私钥」去解密，这是「加密」； 反之用「私钥」对数据加密，用「公钥」去解密，这是「签名」！！！
简单地看，似乎没有区别，只是换了个名字。但实际上，两者的用途完全不一样。 因为
所有人都持有公钥，所以「签名」并不能保证数据的安全性，因为所有人都可以用公钥去解密。 但「签名」却能用于保证数据的准确性和不可否认性。因为公钥和私钥是一一对应的，所以当一个公钥能解密某个密文时，说明这个密文一定来自于私钥持有者。
高效的数字签名方案： 将摘要算法(Hash算法)和非对称加密结合使用。
-
如何签名：客户端先用Hash算法计算明文数据的Hash值，再对这个Hash值用 “私钥“ 加密。这样就能较快速地得到了原始信息的签名,将明文数据以及密文同时传给服务端 -
如何验证：服务端先用相同的Hash算法计算客户端传递明文数据的Hash值，再用“公钥“ 对 客户端传递的签名进行解密，得到收到的Hash值，最后对比这两个Hash值判断是否相等。如果不相等说明数据不可信。
如果明文数据特别庞大，直接使用非对称加密生成签名会导致加解密的效率特别底下(慢慢慢)，这也是为什么上面会
先将明文数据hash后在通过私钥加密
具体操作
- 客户端 对
明文数据做一个md5/SHA计算，对计算后的值通过 "私钥" 加密得到密文(签名)，客户端 将明文数据和密文发送给服务端 - 服务端 对
密文通过“公钥解密”得到值A，同时 服务端 对明文做一个md5/SHA计算得到值B - 服务端比较客户端与服务Hash的明文值A与值B，
相同得验证通过，如果不相等说明数据不可信。
能够保障不可篡性和不可抵赖性，但是不能保障数据的私密性（明文传输）
- 即使他人截获并篡改了
「明文数据」，由于「私钥」是保密的，篡改者也无法生成正确的「签名」。所以能保证数据的完整。
3.签名+加密[证书]过程
- 客户端生成一个
随机字符串，作为password，然后把这个password通过B公钥加密生成密文C，把A明文通过password加密生成密文B， - 同时把
A明文做MD5/SHA计算后的值通过A私钥加密得到签名D， 把密文B和密文C和签名D发给服务端，服务端通过私钥解密文C得到password，然后通过password解密文B就可以得到A明文，同时签名可以用来验证发送者是不是A，以及A发送的数据有没有被第三方修改过。
假设存在一个恶意的一方X，冒充了A，发送了密文B(password生成），密文C，服务端收到数据后，仍然可以正常解密得到明文，但是却无法证明这个明文数据是A发送的还是恶意用户B发送的。签名D的含义就是A自己签名，服务端可以验证。X由于没有A的私钥，这个签名它无法冒充，会被服务端识别出来。
3.时间戳机制
解密后的数据，经过签名认证后，我们拿到数据包中的客户端时间戳字段，然后用服务器当前时间去减客户端时间，看本次请求是否超时。
伪代码如下：
long interval=5*60*1000；//超时时间
long clientTime=request.getparameter("clientTime");
long serverTime=System.currentTimeMillis();
if(serverTime-clientTime>interval){
return new Response("超过处理时长")
}4.AppId机制
生成一个唯一的appId以及对应的appSecret(密钥)。密钥使用字母、数字等特殊字符随机生成即可；
- 生成唯一appId根据实际情况看
是否需要全局唯一，但是不管是否全局唯一最好让生成的Id有如下属性：
- 趋势递增：这样在保存数据库的时候，使用索引性能更好。
- 信息安全：尽量不要连续的，容易发现规律。
- 关于
全局唯一Id生成的方式常见的有类Snowflake(Snowflake 俗称雪花算法，用于生成分布式自增 ID)方式等；
5.限流机制
常用的限流算法包括：固定窗口计数器算法、滑动窗口计数器算法、漏桶限流，令牌桶限流，
计数器限流：”计数器是一种比较简单粗暴的算法，主要用来限制总并发数，比如数据库连接池、线程池、秒杀的并发数；计数器限流只要一定时间内的总请求数超过设定的阀值则进行限流；
- 固定窗口计数器算法
规定我们单位时间处理的请求数量。比如我们规定我们的一个接口一分钟只能访问 10 次的话。使用固定窗口计数器算法的话可以这样实现：
- 给定一个变量 counter 来记录处理的请求数量，当 1 分钟之内处理一个请求之后 counter+1，1 分钟之内的如果 counter=100 的话，后续的请求就会被全部拒绝。等到 1 分钟结束后，将 counter 回归成 0，重新开始计数（ps：只要过了一个周期就讲 counter 回归成 0）。
- 这种限流算法无法保证限流速率，因而无法保证突然激增的流量。比如我们限制一个接口一分钟只能访问 10 次的话，前半分钟一个请求没有接收，后半分钟接收了 10 个请求。
- 滑动窗口计数器算法
算的上是固定窗口计数器算法的升级版。滑动窗口计数器算法相比于固定窗口计数器算法的优化在于：
- 它把时间以一定比例分片，比如一分钟分为 6 个区间，每个区间为 10s。每过一定区间的时间，就抛弃最前面的一个区间，如下图所示。如果当前窗口的请求数量超过了限制数量的话，就拒绝后续请求。
很显然：当滑动窗口的格子划分的越多，滑动窗口的滚动就越平滑，限流的统计就会越精确。
- 漏桶限流
漏桶算法的原理是按照固定常量速率流出请求，流入请求速率任意，当请求数超过桶的容量时，新的请求等待或者拒绝服务；可以看出漏桶算法可以强制限制数据的传输速度；
- 个人理解： 我们可以把发请求的动作比作成注水到桶中，我们处理请求的过程可以比喻为漏桶漏水。我们往桶中以任意速率流入水，以一定速率流出水。当水超过桶流量则丢弃，因为桶容量是不变的，保证了整体的速率。如果想要实现这个算法的话也很简单，准备一个队列用来保存请求，然后我们定期从队列中拿请求来执行就好了。
- 令牌桶限流
令牌桶算法的原理是系统以一定速率向桶中放入令牌，填满了就丢弃令牌；请求来时会先从桶中取出令牌，如果能取到令牌，则可以继续完成请求，否则等待或者拒绝服务；令牌桶允许一定程度突发流量，只要有令牌就可以处理，支持一次拿多个令牌；
- 个人理解： 令牌桶算法也比较简单。和漏桶算法算法一样，我们的主角还是桶（这限流算法和桶过不去啊）。不过现在桶里装的是令牌了，请求在被处理之前需要拿到一个令牌，请求处理完毕之后将这个令牌丢弃（删除）。我们根据限流大小，按照一定的速率往桶里添加令牌。
具体基于以上算法如何实现，Guava提供了RateLimiter工具类基于基于令牌桶算法：
RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(5);- 以上代码表示一秒钟只允许处理五个并发请求，以上方式只能用在
单应用的请求限流，不能进行全局限流。这个时候就需要分布式限流，可以基于redis+lua来实现；
6.黑名单机制
如何为什么中黑我们这边不讨论，我们可以给每个用户设置一个状态比如包括：初始化状态，正常状态，中黑状态，关闭状态等等，或者我们直接通过分布式配置中心，直接保存黑名单列表，每次检查是否在列表中即可
7.数据合法性校验
合法性校验包括：常规性校验以及业务校验
- 常规性校验：包括签名校验，必填校验，长度校验，类型校验，格式校验等。
- 业务校验：根据实际业务而定，比如订单金额不能小于0等。
四.源码
