从零开始使用Redis打造坚固的CC防御体系-精创网络云防护

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从零开始使用Redis打造坚固的CC防御体系
来源：www.jcwlyf.com更新时间：2025-06-28
在当今的网络环境中，CC（Challenge Collapsar）攻击是一种常见且具有破坏性的攻击方式，它通过大量的虚假请求耗尽服务器资源，导致正常用户无法访问服务。Redis作为一款高性能的内存数据库，具有快速读写、丰富的数据结构等特点，能够帮助我们构建有效的CC防御体系。本文将详细介绍如何从零开始使用Redis打造坚固的CC防御体系。
一、CC攻击原理及防御思路
CC攻击的原理是攻击者利用代理服务器或者僵尸网络，向目标服务器发送大量看似正常的请求，这些请求会占用服务器的资源，如CPU、内存、带宽等，导致服务器无法正常响应正常用户的请求。防御CC攻击的关键在于识别并过滤掉这些异常请求。
我们的防御思路是通过Redis记录每个IP地址的请求频率和请求行为，当某个IP地址的请求频率超过设定的阈值时，将其判定为可疑IP，并对其进行限制访问。同时，我们还可以结合用户行为分析，如请求的URL、请求的时间间隔等，进一步提高防御的准确性。
二、Redis环境搭建
在开始使用Redis构建CC防御体系之前，我们需要先搭建Redis环境。以下是在Linux系统上搭建Redis环境的步骤：
1. 下载Redis源码
```
wget http://download.redis.io/releases/redis-6.2.6.tar.gz
```
2. 解压源码包
```
tar xzf redis-6.2.6.tar.gz
cd redis-6.2.6
```
3. 编译并安装Redis
```
make
make install
```
4. 启动Redis服务
```
redis-server
```
通过以上步骤，我们就完成了Redis环境的搭建。
三、使用Redis记录请求信息
我们可以使用Redis的哈希表（Hash）来记录每个IP地址的请求信息，包括请求次数、首次请求时间、最后请求时间等。以下是一个Python示例代码：
```
import redis
import time

# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def record_request(ip):
    # 获取当前时间
    current_time = time.time()
    # 检查IP是否已经存在于Redis中
    if r.hexists(ip, 'request_count'):
        # 如果存在，增加请求次数
        r.hincrby(ip, 'request_count', 1)
        # 更新最后请求时间
        r.hset(ip, 'last_request_time', current_time)
    else:
        # 如果不存在，初始化请求信息
        r.hset(ip, 'request_count', 1)
        r.hset(ip, 'first_request_time', current_time)
        r.hset(ip, 'last_request_time', current_time)
```
在上述代码中，我们定义了一个"record_request"函数，用于记录每个IP地址的请求信息。当有新的请求到来时，我们调用该函数，将请求信息记录到Redis中。
四、设置请求频率阈值
为了判断某个IP地址的请求是否异常，我们需要设置一个请求频率阈值。以下是一个示例代码：
```
def check_request_frequency(ip, threshold, time_window):
    # 获取当前时间
    current_time = time.time()
    # 检查IP是否已经存在于Redis中
    if r.hexists(ip, 'request_count'):
        # 获取请求次数
        request_count = int(r.hget(ip, 'request_count'))
        # 获取首次请求时间
        first_request_time = float(r.hget(ip, 'first_request_time'))
        # 计算时间间隔
        time_interval = current_time - first_request_time
        # 计算请求频率
        frequency = request_count / time_interval if time_interval > 0 else 0
        # 判断请求频率是否超过阈值
        if frequency > threshold and time_interval <= time_window:
            return True
    return False
```
在上述代码中，我们定义了一个"check_request_frequency"函数，用于检查某个IP地址的请求频率是否超过阈值。如果超过阈值，则返回"True"，表示该IP地址的请求异常。
五、限制异常IP访问
当某个IP地址的请求频率超过阈值时，我们需要对其进行限制访问。以下是一个示例代码：
```
def block_ip(ip, block_time):
    # 将IP地址添加到黑名单中
    r.setex(f'blocked_ip:{ip}', block_time, 1)

def is_blocked(ip):
    # 检查IP地址是否在黑名单中
    return r.exists(f'blocked_ip:{ip}')
```
在上述代码中，我们定义了两个函数："block_ip"函数用于将某个IP地址添加到黑名单中，并设置封禁时间；"is_blocked"函数用于检查某个IP地址是否在黑名单中。
六、集成到Web应用中
最后，我们需要将上述代码集成到Web应用中。以下是一个使用Flask框架的示例代码：
```
from flask import Flask, request
import redis
import time

app = Flask(__name__)
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

# 记录请求信息
def record_request(ip):
    current_time = time.time()
    if r.hexists(ip, 'request_count'):
        r.hincrby(ip, 'request_count', 1)
        r.hset(ip, 'last_request_time', current_time)
    else:
        r.hset(ip, 'request_count', 1)
        r.hset(ip, 'first_request_time', current_time)
        r.hset(ip, 'last_request_time', current_time)

# 检查请求频率
def check_request_frequency(ip, threshold, time_window):
    current_time = time.time()
    if r.hexists(ip, 'request_count'):
        request_count = int(r.hget(ip, 'request_count'))
        first_request_time = float(r.hget(ip, 'first_request_time'))
        time_interval = current_time - first_request_time
        frequency = request_count / time_interval if time_interval > 0 else 0
        if frequency > threshold and time_interval <= time_window:
            return True
    return False

# 限制异常IP访问
def block_ip(ip, block_time):
    r.setex(f'blocked_ip:{ip}', block_time, 1)

def is_blocked(ip):
    return r.exists(f'blocked_ip:{ip}')

@app.before_request
def before_request():
    ip = request.remote_addr
    if is_blocked(ip):
        return 'Your IP has been blocked.', 403
    record_request(ip)
    if check_request_frequency(ip, threshold=10, time_window=60):
        block_ip(ip, block_time=3600)
        return 'Your IP has been blocked due to excessive requests.', 403

@app.route('/')
def index():
    return 'Welcome to the website!'

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)
```
在上述代码中，我们使用Flask框架的"before_request"装饰器，在每个请求到来之前，检查该IP地址是否被封禁。如果被封禁，则返回403错误；如果未被封禁，则记录请求信息，并检查请求频率。如果请求频率超过阈值，则将该IP地址添加到黑名单中，并返回403错误。
七、总结
通过以上步骤，我们从零开始使用Redis打造了一个坚固的CC防御体系。我们利用Redis的高性能和丰富的数据结构，记录每个IP地址的请求信息，设置请求频率阈值，限制异常IP访问，从而有效地防御了CC攻击。同时，我们还将该防御体系集成到了Web应用中，实现了自动化的防御。
需要注意的是，CC攻击的形式和手段不断变化，我们需要不断优化和完善防御体系，以应对不同类型的CC攻击。此外，我们还可以结合其他安全措施，如防火墙、WAF等，进一步提高系统的安全性。