如何设计一个安全的对外接口

如何设计一个安全的对外接口

前言

最近有个项目需要对外提供一个接口,提供公网域名进行访问,而且接口和交易订单有关,所以安全性很重要;这里整理了一下常用的一些安全措施以及具体如何去实现。

安全措施

个人觉得安全措施大体来看主要在两个方面,一方面就是如何保证数据在传输过程中的安全性,另一个方面是数据已经到达服务器端,服务器端如何识别数据,如何不被攻击;下面具体看看都有哪些安全措施。

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;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产生一段无法伪造的一段数字串,来保证数据在传输过程中不被篡改;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消息中的时间相减,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;在调用的接口中需要提供 appid + 密钥,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;

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和非对称加密;

对称加密:对称密钥在加密和解密的过程中使用的密钥是相同的,常见的对称加密算法有 DES,AES;优点是计算速度快,缺点是在数据传送前,发送方和接收方必须商定好秘钥,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;

非对称加密:服务端会生成一对密钥,私钥存放在服务器端,公钥可以发布给任何人使用;优点就是比起对称加密更加安全,但是加解密的速度比对称加密慢太多了;广泛使用的是 RSA 算法;

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,jdk 提供了相关的工具类可以直接使用,此处不过多介绍;

2. 数据加签

数据签名使用比较多的是 md5 算法,将需要提交的数据通过某种方式组合和一个字符串,然后通过 md5 生成一段加密字符串,这段加密字符串就是数据包的签名,可以看一个简单的例子:

str:参数1={参数1}&参数2={参数2}&......&参数n={参数n}$key={用户密钥}; MD5.encrypt(str);

注意最后的用户密钥,客户端和服务端都有一份,这样会更加安全;

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,看结果是否在一个区间内,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 即可,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 方式等;

5. 限流机制

常用的限流算法包括: 令牌桶限流, 漏桶限流, 计数器限流;

1. 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;

2. 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;

3. 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;
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;

总结

本文大致列举了几种常见的安全措施机制包括:数据加密、数据加签、时间戳机制、AppId 机制、限流机制、黑名单机制以及数据合法性校验;当然肯定有其他方式,欢迎补充。

原文:https://my.oschina.net/OutOfMemory/blog/3131916


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