分布式WAF落地全程实录

2020-11-05 14:16:47 浏览数 (1)

Web应用防护系统（也称为：网站应用级入侵防御系统。英文：Web Application Firewall，简称：WAF）。利用国际上公认的一种说法：Web应用防火墙是通过执行一系列针对HTTP/HTTPS的安全策略来专门为Web应用提供保护的一款产品。

架构

我们的流量第一层先到达高防抗D，做DDOS清洗，然后转发给WAF，由WAF做第二次清洗流控，转发给后端业务LB，整体架构如下，并旁路了分析引擎，弥补了WAF这一块无法做太复杂的计算缺陷，并把分析结果通过接口交给WAF执行。

技术选型

目前，主流的自研WAF实现技术主要是依赖OpenResty技术栈（由中国人章亦春发起），代码部分主要是使用Lua编写,简单的安装如下：

代码语言：javascript复制
wget https://openresty.org/download/openresty-1.13.6.1.tar.gz
tar -zxvf openresty-1.13.6.1.tar.gz
cd openresty-1.13.6.1/ && ./configure --prefix=/usr/local/openresty --with-pcre-jit --with-http_iconv_module  --with-http_gunzip_module --with-http_auth_request_module  --with-http_stub_status_module   --with-http_gzip_static_module
//根据真实需求调整配置项目
gmake && gmake install
或者
make && make install

第二步，安装luarocks-3.1.3

wget https://luarocks.github.io/luarocks/releases/luarocks-3.1.3.tar.gz
tar -zxvf luarocks-3.1.3.tar.gz
cd luarocks-3.1.3/
./configure --prefix=/usr/local/openresty/luajit --with-lua=/usr/local/openresty/luajit/ --lua-suffix=jit  --with-lua-include=/usr/local/openresty/luajit/include/luajit-2.1
//根据真实需求调整配置项目
make &&make install
第三步，安装luasocket
/usr/local/openresty/luajit/bin/luarocks install luasocket                                                                                                                                                                                  //根据真实环境调整目录
注意：这里有个bug，显示安装成功，其实没有安装成功，通过检查 /usr/local/openresty/luajit/lib/lua/5.1  目录下面，有没有mime  socket 目录来确定是否安装成功，否则再次执行安装步骤三，直到安装成功
动态规则更新

比如，黑白IP的添加，域名URL的拦截封禁，流控CC规则的添加，这些动态的规则要求快速生效，这一块规则是存放在Redis里面的，通过API进行修改添加，WAF定时从Redis里面读取到共享内存中，Lua更新规则部分使用了redis-lua 2.0.5-dev类库和luasocket类库完成， 相关的代码放到init_worker.lua文件中， 如果有什么修改， nginx reload 即可，在 nginx reload 的过程中， master进程不退出，worker 进程陆续退出重启，这里特别注意，不然容易踩坑，比如，init.lua 在 nginx reload 的过后代码不会生效

传统规则引擎

一些安全拦截的规则，主要有GET和POST参数、Header里面的一些字段过滤，文件上传的拦截，是编写在json文件之中，就像下面列子一样，规则在OpenResty启动时候，由init_worker.lua写入共享内存，在 nginx reload 的过程中可完成更新，无缝对接更新规则

代码语言：javascript复制
{
    "state": "enable",
    "rule_id":"scanner_01",
    "rule_tag":"scanner",
    "rule_name":"scanner_hunter",
    "useragent": ["(dirbuster|pangolin|nmap|BBBike|sqlmap|w3af|owasp|Nikto|apachebench)","jios"],
    "action": "deny",
    "info": "scanner attack"
}
代码语言：javascript复制
local _basedir = config.prod.config_rule_dir
_M.rule_table.referer_rule = load_json(_basedir.."referer.json")
_M.rule_table.uri_rule = load_json(_basedir.."uri.json")
_M.rule_table.header_rule = load_json(_basedir.."header.json")
_M.rule_table.useragent_rule = load_json(_basedir.."useragent.json")
_M.rule_table.cookie_rule = load_json(_basedir.."cookie.json")
_M.rule_table.args_rule = load_json(_basedir.."args.json")
_M.rule_table.post_rule = load_json(_basedir.."post.json")
rule_dict :safe_set("rule",cjson.encode(_M.rule_table),0)
if info then
    util.waf_info_log(util.table_to_json(_M.rule_table))
    util.waf_info_log(env .. ':loadrule.lua work well')
end
rule_dict :safe_set("rule_version",1.2,0)
CC算法

CC 模块位于access.lua 文件中，主要逻辑就是，把IP和当前的域名作为一个key写入共享内存，在单位内对该key累加计数，只要超过阀值，就拦截指定时间长度并返回一个拦截的页面，下一次访问的时候就直接拦截。见下面演示代码：

代码语言：javascript复制
if cc_policy  then
        local time = tonumber(util.split_str_table(cc_policy , ",")[1])   -- 单位时间
        local times = tonumber(util.split_str_table(cc_policy , ",")[2])  -- 请求次数
        local block_time = tonumber(util.split_str_table(cc_policy , ",")[3])  -- 封禁时间
        local req, _ = ngx.shared.cc:get("cc_deny_"..host..real_ip)
        if req then
            _M.log_record("cc_module", 'cc_01', 'cc',
                    'cc','cc attack)
            util.waf_output(block_template_cc)
            end
        end
        local req_h, _ = ngx.shared.cc:get(host..real_ip)
        if req_h then
            if req_h >= times then
                ngx.shared.cc:set("cc_deny_"..host..real_ip, "1", block_time*60)
                _M.log_record("cc_module", 'cc_01', 'cc', 'cc','cc attack')
                util.waf_output(block_template_cc)

            else
                ngx.shared.cc:incr(host..real_ip, 1)
            end
        else
            ngx.shared.cc:set(host..real_ip, 1, time)
        end
    end
对域名的限流

对域名限流的模块位于access.lua 文件中，主要逻辑就是，把当前的域名作为一个key写入共享内存，在1s内对该key累加计数，把超过阀值的流量用IP标记，拦截指定时间并返回一个拦截的页面，完成流量置换。见下面演示代码：

代码语言：javascript复制
    local flow_max = tonumber(util.split_str_table(flow_rate, ",")[1])    -- qps
    local block_time = tonumber(util.split_str_table(flow_rate, ",")[2])  -- 拦截时间
    local req = ngx.shared.flow_control:get("flow_deny_"..host..real_ip)
    if req then
        _M.log_record("flow_module", 'flow_01',
                'flow', 'flow',
                'flow policy')
                util.waf_output(block_template_flow)
        end
    end
    local flow_count, _ = ngx.shared.flow_control:get(host)
    if flow_count then
        if flow_count>= flow_max then
            ngx.shared.flow_control:set("flow_deny_"..host..real_ip, "1", block_time*60)
            _M.log_record("flow_module", 'flow_01','flow', 'flow','flow policy')

            util.waf_output(block_template_flow)
        else
            ngx.shared.flow_control:incr(host, 1)
        end
    else
        ngx.shared.flow_control:set(host, 1, 1)
    end
end
对IP的限流

对IP限流的模块位于access.lua 文件中，主要逻辑就是，把IP和当前的域名作为一个key写入共享内存，在1s内对该key累加计数，把超过阀值的流量拦截并返回一个拦截的页面。见下面演示代码：

代码语言：javascript复制
flow_rate =ngx.shared.flow_ip_rules:get(ip_str_key)   -- 单个IP 1s内最大请求数
if flow_rate then
    local flow_count, _ = ngx.shared.flow_control:get(host..real_ip)
    if flow_count then
        if flow_count>= tonumber(flow_rate) then
            _M.log_record("flow_module", 'flow_ip_01','flow', 'flow_ip','flow policy')
            util.waf_output(block_template_flow)
        else
            ngx.shared.flow_control:incr(host..real_ip, 1)
        end
    else
        ngx.shared.flow_control:set(host..real_ip, 1, 1)
    end
end
旁路分析

我们把流量解析后序列化写入log里面，然后，采集到kafka里面，用于与威胁情报联动拦截，以及业务安全上面的分析，比如，机器人爬虫、刷接口、刷单、撞库、恶意注册账号、薅羊毛、骗补贴等等

代码语言：javascript复制
local client_ip = client_ip
local user_agent = user_agent
local local_time = local_time
local host = host
local url = http_req_url
local waf_host = waf_host
local req_data = req_data
local req_method = req_method
local header = header
local cookie = cookie
local log_json_obj = {
    ip = client_ip,
    time = local_time,
    host = host,
    useragent = user_agent,
    req_method =req_method,
    url = url,
    header = header,
    cookie = cookie,
    req_data=req_data,
    waf_host = waf_host
}
local log_line = cjson.encode(log_json_obj)
local log_name = string.format("%s/%s-access-waf.log", log_path, os.date("%Y-%m-%d"))
local file = io.open(log_name, "a")
if file == nil then
    return
end
file:write(string.format("%sn", log_line))
file:flush()
file:close()
数据传输

WAF会把拦截记录序列化成json格式，写入log中，而不是直接写入任何数据库，因为这里对性能要求较高，综合考虑采取此方法，然后使用logstash写入kafka再写入es。WAF log输出是用的nginx 的worker 进程执行权限，一般www-data, 保证log输出目录，拥有对应权限，否则无log输出，且不报错。

压测
代码语言：javascript复制
WAF所在物理机：

14.04.1-Ubuntu  IP :  110.110.110.110
Kernel Version: 4.2.0-27-generic
CPU Type : Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2680 v4 @ 2.40GHz  * 2
Memory Size : 64G
Network Card : Intel 10-Gigabit X540-AT2 (rev 01)    10G万兆


物理机公网网速：
Testing download speed........
Download: 588.17 Mbit/s
Testing upload speed..........
Upload: 332.21 Mbit/s

请求机公网网速：CentOS 6.5   IP：112.112.112.112

Testing download speed...............
Download: 500.96 Mbit/s
Testing upload speed................
Upload: 327.65 Mbit/s

http性能测试工具：wrk

公网测试：

由请求机从公网链路发出请求，贴近真实场景

命令: ./wrk -t8 -c200 -d10s http://110.110.110.110/

这里从压测报告中挑出一个场景，抛砖引玉：

开启waf，upstream转发转发到 server1, server2, server3 ,80端口 (静态页面)，黑白ip，各100条，常规域名、常规URL拦截各100条,常规流控100个域名, 常规cc域名100个，其他模块开启（包括get post ua url 拦截模块等）

Requests/sec: 15423.37

Latency：28.59ms

lua tcp/ip nginx 网站 access

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