如何用python脚本过滤到达服务器某个站点的HTTP请求？

Posted 2023-03-04

需求：现有一台windows服务器，布置了一些站点，想用python写一个程序，用来在http请求到达服务器之前拦截请求，并过滤非法请求，如sql注入，将合法请求转发给服务器进行响应。
想过代理服务器，但代理服务器应该是布置在客户端的，我要的是在服务器端拦截
想过抓包，但抓包好像没法实现拦截？
想过web应用防火墙，但这是针对全网络的，有没有只针对某个站点的？

请问python有什么技术或者模块包能实现这功能？望赐教！

参考技术A nginx+Django估计可以做到

布隆过滤器原理以及如何用php+redis实现布隆过滤器

在很多实际的业务逻辑开发中，经常会存在判断是否存在这种业务问题，我们首先看看下面的几种场景。

使用场景：

1、有的黑客为了让服务宕机，他们会构建大量不存在于缓存中的key向服务器发起请求，在数据量足够大的情况下，频繁的数据库查询可能导致DB挂掉。布隆过滤器很好的解决了缓存击穿的问题。

2、反垃圾邮件，从数十亿个垃圾邮件列表中判断某个邮箱是否是垃圾邮箱。

4、...............................

比如一个邮件系统，我们需要设置黑名单用户，当判断垃圾邮件的时候，要怎么去做。比如爬虫系统，我们要记录下来已经访问过的链接避免下次访问重复的链接。

在邮件很少或者用户很少的情况下，我们用普通数据库自带的查询就能完成。在数据量太多的时候，为了保证速度，通常情况下我们会将结果缓存到内存中，数据结构用hash表。这种查找的速度是O(1)，但是内存消耗也是惊人的。打个比方，假如我们要存10亿条数据，每条数据平均占据32个字节，那么需要的内存是64G，这已经是一个惊人的大小了。

一种解决思路

能不能有一种思路，查询的速度是O(1)，消耗内存特别小呢？前辈门早就想出了一个很好的解决方案。由于上面说的场景判断的结果只有两种状态（是或者不是，存在或者不存在），那么对于所存的数据完全可以用位来表示！数据本身则可以通过一个hash函数计算出一个key，这个key是一个位置，而这个key所对的值就是0或者1（因为只有两种状态），如下图：

布隆过滤器原理

一个空的布隆过滤器是由m个bits组成的bit array，每一个bit位都初始为0。并且定义有k个不同的哈希函数，每个哈希函数都将元素哈希到bit array的不同位置。

当添加一个元素时，用k个哈希函数分别将它hash得到k个bit位，然后将这些bit位置位1。

查询一个函数时，同样用k个哈希函数将它hash，再判断k个bit位上是否都为1，如果其中某一位为0，则该元素不存在于布隆过滤器中。

常规的布隆过滤器不允许执行删除元素操作，因为那样会把k个bits位置位0，而其中某一位可能和其他元素想对应。因此删除操作会引入false negative，如果需要删除操作可以使用Counting Bloom Filter

当k很大时，设计k个独立的哈希函数是不现实的。对于一个输出范围很大的哈希函数（MD5产生的128 bits），如果不同bits的相关性很小，则可以把此输出分割位k份。或者将k个不同的初始值结合元素，feed给一个哈希函数从而产生k个不同的值。

布隆过滤器处理流程

第一步：开辟空间

开辟一个长度为m的位数组（或者称二进制向量），这个不同的语言有不同的实现方式，甚至你可以用文件来实现。

第二步：寻找hash函数

获取几个hash函数，前辈们已经发明了很多运行良好的hash函数，比如BKDRHash，JSHash，RSHash等等。这些hash函数我们直接获取就可以了。

第三步：写入数据

将所需要判断的内容经过这些hash函数计算，得到几个值，比如用3个hash函数，得到值分别是1000，2000，3000。之后设置m位数组的第1000，2000，3000位的值位二进制1。

第四步：判断

接下来就可以判断一个新的内容是不是在我们的集合中。判断的流程和写入的流程是一致的。

误判问题

布隆过滤器虽然很高效（写入和判断都是O(1)，所需要的存储空间极小），但是缺点也非常明显，那就是会误判。当集合中的元素越来越多，二进制序列中的1的个数越来越多的时候，判断一个字符串是否在集合中就很容易误判，原本不在集合里面的字符串会被判断在集合里面。

数学推导

布隆过滤器原理十分简单，但是hash函数个数怎么去判断，误判率有多少？

假设二进制序列有m位，那么经过当一个字符串hash到某一位的概率为：

也就是说当前位被反转为1的概率：

那么这一位没有被反转的概率为：

假设我们存入n各元素，使用k个hash函数，此时没有被翻转的概率为：

那什么情况下我们会误判呢，就是原本不应该被翻转的位，结果翻转了，也就是

由于只有k个hash函数同时误判了，整体才会被误判，最后误判的概率为

要使得误判率最低，那么我们需要求误判与m、n、k之间的关系，现在假设m和n固定，我们计算一下k。可以首先看看这个式子：

由于我们的m很大，通常情况下我们会用2^32来作为m的值。上面的式子中含有一个重要极限

因此误判率的式子可以写成

接下来令 t=−n/m，两边同时取对数，求导，得到：

让 p′=0，则等式后面的为0，最后整理出来的结果是

计算出来的k为 ln2mn，约等于 0.693mn，将k代入p(误判)，我们可以得到概率和m、n之间的关系，最后的结果

以上我们就得出了最佳hash函数个数以及误判率与mn之前的关系了。

下表是m与n比值在k个hash函数下面的误判率

用php+Redis实现的布隆过滤器

由于Redis实现了setbit和getbit操作，天然适合实现布隆过滤器，这里使用php+redis实现布隆过滤器。

Redis的setbit 可以理解是一个位数组，至于这个数组有多大，redis中bit映射被限制在512MB之内，所以最大是2^32，也就是在这样一个位数组上存0或者是1 。

首先我们定义一个hash函数集合类，这些hash函数不一定都用到，实际上32位hash值的用3个就可以了，具体的数量可以根据你的位序列总量和你需要存入的量决定，上面已经给出最佳值

class BloomFilterHash{ /** * 由Justin Sobel编写的按位散列函数 */ public function JSHash($string, $len = null){ $hash = 1315423911; $len || $len = strlen($string); for ($i=0; $i<$len; $i++) { $hash ^= (($hash << 5) + ord($string[$i]) + ($hash >> 2)); } return ($hash % 0xFFFFFFFF) & 0xFFFFFFFF; }
 /** * 该哈希算法基于AT＆T贝尔实验室的Peter J. Weinberger的工作。 * Aho Sethi和Ulman编写的“编译器（原理，技术和工具）”一书建议使用采用此特定算法中的散列方法的散列函数。 */ public function PJWHash($string, $len = null){ $bitsInUnsignedInt = 4 * 8; //（unsigned int）（sizeof（unsigned int）* 8）; $threeQuarters = ($bitsInUnsignedInt * 3) / 4; $oneEighth = $bitsInUnsignedInt / 8; $highBits = 0xFFFFFFFF << (int) ($bitsInUnsignedInt - $oneEighth); $hash = 0; $test = 0; $len || $len = strlen($string); for($i=0; $i<$len; $i++) { $hash = ($hash << (int) ($oneEighth)) + ord($string[$i]); } $test = $hash & $highBits; if ($test != 0) { $hash = (($hash ^ ($test >> (int)($threeQuarters))) & (~$highBits)); } return ($hash % 0xFFFFFFFF) & 0xFFFFFFFF; }
 /** * 类似于PJW Hash功能，但针对32位处理器进行了调整。它是基于UNIX的系统上的widley使用哈希函数。 */ public function ELFHash($string, $len = null){ $hash = 0; $len || $len = strlen($string); for ($i=0; $i<$len; $i++) { $hash = ($hash << 4) + ord($string[$i]); $x = $hash & 0xF0000000; if ($x != 0) { $hash ^= ($x >> 24); } $hash &= ~$x; } return ($hash % 0xFFFFFFFF) & 0xFFFFFFFF; }
 /** * 这个哈希函数来自Brian Kernighan和Dennis Ritchie的书“The C Programming Language”。 * 它是一个简单的哈希函数，使用一组奇怪的可能种子，它们都构成了31 .... 31 ... 31等模式，它似乎与DJB哈希函数非常相似。 */ public function BKDRHash($string, $len = null){ $seed = 131; # 31 131 1313 13131 131313 etc.. $hash = 0; $len || $len = strlen($string); for ($i=0; $i<$len; $i++) { $hash = (int) (($hash * $seed) + ord($string[$i])); } return ($hash % 0xFFFFFFFF) & 0xFFFFFFFF; }
 /** * 这是在开源SDBM项目中使用的首选算法。 * 哈希函数似乎对许多不同的数据集具有良好的总体分布。它似乎适用于数据集中元素的MSB存在高差异的情况。 */ public function SDBMHash($string, $len = null){ $hash = 0; $len || $len = strlen($string); for ($i=0; $i<$len; $i++) { $hash = (int) (ord($string[$i]) + ($hash << 6) + ($hash << 16) - $hash); } return ($hash % 0xFFFFFFFF) & 0xFFFFFFFF; }
 /** * 由Daniel J. Bernstein教授制作的算法，首先在usenet新闻组comp.lang.c上向世界展示。 * 它是有史以来发布的最有效的哈希函数之一。 */ public function DJBHash($string, $len = null){ $hash = 5381; $len || $len = strlen($string); for ($i=0; $i<$len; $i++) { $hash = (int) (($hash << 5) + $hash) + ord($string[$i]); } return ($hash % 0xFFFFFFFF) & 0xFFFFFFFF; }
 /** * Donald E. Knuth在“计算机编程艺术第3卷”中提出的算法，主题是排序和搜索第6.4章。 */ public function DEKHash($string, $len = null){ $len || $len = strlen($string); $hash = $len; for ($i=0; $i<$len; $i++) { $hash = (($hash << 5) ^ ($hash >> 27)) ^ ord($string[$i]); } return ($hash % 0xFFFFFFFF) & 0xFFFFFFFF; }
 /** * 参考 http://www.isthe.com/chongo/tech/comp/fnv/ */ public function FNVHash($string, $len = null){ $prime = 16777619; //32位的prime 2^24 + 2^8 + 0x93 = 16777619 $hash = 2166136261; //32位的offset $len || $len = strlen($string); for ($i=0; $i<$len; $i++) { $hash = (int) ($hash * $prime) % 0xFFFFFFFF; $hash ^= ord($string[$i]); } return ($hash % 0xFFFFFFFF) & 0xFFFFFFFF; }}

接着就是连接redis来进行操作

/** * 使用redis实现的布隆过滤器 */abstract class BloomFilterRedis{ /** * 需要使用一个方法来定义bucket的名字 */ protected $bucket;  protected $hashFunction;  public function __construct($config, $id){ if (!$this->bucket || !$this->hashFunction) { throw new Exception("需要定义bucket和hashFunction", 1); } $this->Hash = new BloomFilterHash; $this->Redis = new YourRedis; //假设这里你已经连接好了 }
 /** * 添加到集合中 */ public function add($string){ $pipe = $this->Redis->multi(); foreach ($this->hashFunction as $function) { $hash = $this->Hash->$function($string); $pipe->setBit($this->bucket, $hash, 1); } return $pipe->exec(); }
 /** * 查询是否存在, 存在的一定会存在, 不存在有一定几率会误判 */ public function exists($string){ $pipe = $this->Redis->multi(); $len = strlen($string); foreach ($this->hashFunction as $function) { $hash = $this->Hash->$function($string, $len); $pipe = $pipe->getBit($this->bucket, $hash); } $res = $pipe->exec(); foreach ($res as $bit) { if ($bit == 0) { return false; } } return true; }
}

上面定义的是一个抽象类，如果要使用，可以根据具体的业务来使用。比如下面是一个过滤重复内容的过滤器。

/** * 重复内容过滤器 * 该布隆过滤器总位数为2^32位, 判断条数为2^30条. hash函数最优为3个.(能够容忍最多的hash函数个数) * 使用的三个hash函数为 * BKDR, SDBM, JSHash * 注意, 在存储的数据量到2^30条时候, 误判率会急剧增加, 因此需要定时判断过滤器中的位为1的的数量是否超过50%, 超过则需要清空. */class FilteRepeatedComments extends BloomFilterRedis{ /** * 表示判断重复内容的过滤器 * @var string */ protected $bucket = 'rptc';
 protected $hashFunction = array('BKDRHash', 'SDBMHash', 'JSHash');}

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