从0到1，教你如何抵御Redos攻击(图文)

一、Redos 攻击是什么？

Redos，即正则表达式拒绝服务攻击（Regular Expression Denial of Service） ，是一种利用正则表达式特性进行的拒绝服务攻击方式。我们可以把它想象成黑客埋下的一颗 “时间炸弹”。正常情况下，正则表达式就像是一个高效的文本筛选器，能快速在文本中找到我们需要的内容。比如，我们用它来验证邮箱格式，瞬间就能判断一个字符串是否符合邮箱的规则。但 Redos 攻击就像是黑客对这个筛选器动了手脚，让它在工作时陷入了无尽的 “纠结” 之中。
当应用程序使用正则表达式来处理用户输入时，如果正则表达式存在漏洞，攻击者就可以精心构造特定的输入字符串。这些字符串会使正则表达式引擎在匹配过程中触发大量的回溯操作。回溯，简单来说，就是当正则表达式在匹配过程中发现当前匹配路径无法成功时，会回退到之前的状态，尝试其他可能的匹配路径。在正常情况下，回溯是一种正常的机制，但在 Redos 攻击中，攻击者构造的字符串会让回溯次数呈指数级增长 ，导致程序消耗大量的 CPU 时间和内存资源，最终使得服务器无法响应正常的请求，达到拒绝服务的目的。
举个形象的例子，假设你要在一个图书馆里找一本书，正常情况下，你有一个清晰的索引（就像普通的正则表达式匹配），能很快找到它。但如果有人故意把图书馆的索引系统搞乱（就像 Redos 攻击），让你每次找书都要把整个图书馆的书架翻个遍，而且每找一次不对还要重新来，那你会花费大量的时间和精力，甚至最后累得无法再找其他书了。这就是 Redos 攻击让服务器面临的困境。
在实际应用中，有很多场景容易触发 Redos 攻击。比如在 Web 应用中，对用户输入的表单数据进行验证时，如果使用了不安全的正则表达式，攻击者就可以通过提交恶意构造的表单数据来发起攻击；还有在日志分析系统中，当使用正则表达式对大量日志数据进行解析时，如果正则表达式存在问题，攻击者也可以利用这一点来使系统瘫痪。

二、Redos 攻击的危害有多大？

Redos 攻击带来的危害不容小觑，它就像一颗隐藏在网络世界的定时炸弹，一旦爆炸，后果不堪设想。下面我们通过一些实际案例来感受一下它的威力。
曾经有一家知名的电商网站，在促销活动期间，大量用户涌入网站进行购物。这本是一次提升业绩的好机会，然而，黑客却趁虚而入，利用网站用户注册表单验证中的 Redos 漏洞发动了攻击。黑客构造了特殊的输入字符串，使得服务器在验证这些恶意数据时，正则表达式引擎陷入了长时间的回溯计算。服务器的 CPU 资源被迅速耗尽，原本每秒可以处理数千个请求的服务器，瞬间变得不堪重负，响应时间从几十毫秒飙升到数分钟，甚至完全无法响应。结果，大量用户在注册和登录时遭遇错误提示，购物流程被迫中断。许多用户以为是网站出现了故障，纷纷选择离开，转向其他竞争对手的平台。这次攻击不仅导致该电商网站在促销活动期间损失了大量的订单和销售额，还对其品牌形象造成了极大的损害。用户对网站的信任度大幅下降，后续的用户留存和获取新用户都变得异常艰难。
还有一家在线票务平台，同样遭受了 Redos 攻击。该平台在处理用户订单信息时，使用了存在漏洞的正则表达式。攻击者通过精心构造的订单数据，成功触发了 Redos 攻击。服务器在处理这些恶意订单时，陷入了死循环，CPU 使用率长时间保持在 100%。这导致平台无法正常处理其他用户的购票请求，大量演出和赛事的门票无法售出。不仅如此，已经购票的用户也无法正常查询和使用自己的订单信息，引发了用户的强烈不满和投诉。该票务平台不得不紧急投入大量的人力和物力进行抢修，不仅耗费了巨额的成本，还因为服务中断面临着用户的索赔和法律风险。
这些案例只是 Redos 攻击危害的冰山一角。除了导致网站瘫痪和业务中断，Redos 攻击还可能引发数据泄露的风险。当服务器在遭受攻击时忙于处理恶意请求，安全防护机制可能会受到影响，黑客就有可能趁机窃取服务器中的敏感数据，如用户的账号密码、个人信息、交易记录等。这些数据一旦落入不法分子手中，将会给用户带来巨大的损失，同时也会让企业面临严重的法律责任和声誉危机 。
从经济损失的角度来看，Redos 攻击可能导致企业直接的收入减少，如电商网站的订单流失、票务平台的门票滞销；还会产生间接的成本增加，包括应急处理的人力物力投入、系统修复和升级的费用、对用户的赔偿以及因品牌形象受损而导致的未来业务损失等。据相关统计，一次严重的 Redos 攻击可能给企业带来数百万甚至上千万元的经济损失。
在如今这个数字化高度发达的时代，网络服务已经成为企业运营和人们生活不可或缺的一部分。Redos 攻击就像是悬在头顶的达摩克利斯之剑，随时可能落下，给企业和个人带来巨大的灾难。因此，了解和防范 Redos 攻击已经刻不容缓。

三、如何检测是否遭受 Redos 攻击？

及时检测出 Redos 攻击对于保障系统安全至关重要，以下为大家介绍一些简单有效的检测方法。

（一）服务器日志分析

服务器日志就像是系统的 “黑匣子”，详细记录了系统运行过程中的各种事件。通过分析相关日志，我们能从中发现 Redos 攻击的蛛丝马迹。以 Nginx 服务器为例，在其日志文件中，正常的请求记录通常包含客户端 IP、请求时间、请求方法、请求的 URL 以及响应状态码等信息。如果遭受 Redos 攻击，我们可能会发现来自同一 IP 地址的大量请求，且这些请求的 URL 参数部分存在明显的异常构造，往往包含超长且重复的字符序列。比如正常的用户注册请求可能是 “/register?username=test&password=123456&email=test@example.com”，而遭受攻击时可能出现类似 “/register?username=a1000&password=b1000&email=c*1000” 这样的恶意请求，其中 “*1000” 表示重复 1000 次的字符序列。通过对这类异常请求的分析，我们可以初步判断是否存在 Redos 攻击的迹象。

（二）性能监控指标变化

Redos 攻击会导致服务器性能急剧下降，通过监控关键性能指标的变化，我们可以及时察觉攻击的发生。CPU 使用率是一个重要的指标，正常情况下，服务器的 CPU 使用率会保持在一个相对稳定的水平。以一个运行着 Web 应用的服务器为例，在业务正常时，CPU 使用率可能在 20% - 40% 之间波动。但一旦遭受 Redos 攻击，正则表达式引擎在处理恶意输入时会消耗大量的 CPU 资源，导致 CPU 使用率瞬间飙升，可能长时间维持在 90% 以上甚至达到 100% 。内存使用情况也不容忽视，攻击过程中，由于程序需要不断进行回溯计算，会占用大量内存，导致内存使用率持续上升，甚至出现内存耗尽的情况。此外，系统的响应时间也是一个关键指标，正常情况下，用户请求能够在几十毫秒内得到响应，但遭受攻击时，响应时间会大幅延长，从几十毫秒增加到几秒甚至几十秒，导致用户在访问网站或使用应用时出现长时间的等待甚至页面无响应的情况。通过实时监控这些性能指标，一旦发现异常变化，就可以迅速采取措施进行进一步排查和处理。

四、Redos 攻击的防护手段

（一）优化正则表达式

优化正则表达式是防范 Redos 攻击的基础。在编写正则表达式时，应避免使用贪婪模式。贪婪模式下，正则表达式会尽可能多地匹配字符，这往往会导致不必要的回溯。比如，在匹配 HTML 标签时，使用<.*>这种贪婪模式，若遇到复杂的 HTML 结构，就容易触发大量回溯。正确的做法是使用非贪婪模式<.*?> ，它会在满足条件时立即停止匹配，大大减少回溯的可能性。此外，减少不必要的分支和嵌套也能显著提高正则表达式的效率。例如，在验证邮箱地址时，应尽量简化正则表达式的结构，避免复杂的嵌套逻辑。同时，还可以使用一些工具来分析正则表达式的性能，如 RegexBuddy 等，通过这些工具可以直观地了解正则表达式的匹配过程和潜在的性能问题，从而进行针对性的优化。

（二）输入验证与过滤

对用户输入进行严格的验证和过滤是防止 Redos 攻击的重要防线。在接收用户输入之前，应明确输入的格式和长度要求，并进行相应的验证。可以使用一些简单的字符串操作方法，如startswith()、endswith()和len()函数来初步判断输入是否符合预期。例如，对于一个要求输入用户名的场景，规定用户名只能包含字母、数字，且长度在 3 - 20 个字符之间。可以使用如下 Python 代码进行验证：

import re
def validate_username(username):
if not 3 <= len(username) <= 20:
return False
pattern = re.compile(r'^[a-zA-Z0 - 9]+$')
return bool(pattern.match(username))
这样，在接收到用户输入的用户名后，调用validate_username()函数即可快速判断输入是否合法，避免将恶意输入传递给可能存在风险的正则表达式进行处理。此外，还可以采用白名单机制，只允许符合特定规则的字符通过，将非法字符拒之门外，从而有效降低 Redos 攻击的风险。

（三）设置合理的超时时间

设置合理的超时时间是应对 Redos 攻击的有效手段。当应用程序执行正则表达式匹配时，如果没有设置超时时间，一旦遇到恶意输入导致长时间的匹配计算，就会使程序陷入无响应状态。以 Java 语言为例，在使用java.util.regex.Pattern和Matcher进行正则表达式匹配时，可以通过自定义一个超时机制来控制匹配时间。如下是一个简单的示例：

import java.util.concurrent.*;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
public class RegexTimeoutExample {
public static boolean matchWithTimeout(String regex, String input, int timeoutSeconds) {
ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor();
Future<Boolean> future = executor.submit(() -> {
Pattern pattern = Pattern.compile(regex);
Matcher matcher = pattern.matcher(input);
return matcher.matches();
});
try {
return future.get(timeoutSeconds, TimeUnit.SECONDS);
} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
return false;
} catch (TimeoutException e) {
// 匹配超时，可能是受到Redos攻击
return false;
} finally {
executor.shutdownNow();
}
}
public static void main(String[] args) {
String regex = "a+";
String input = "aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa";
int timeoutSeconds = 2;
boolean result = matchWithTimeout(regex, input, timeoutSeconds);
System.out.println("匹配结果: " + result);
}
}
在上述代码中，matchWithTimeout()方法使用了 Java 的线程池和Future机制，将正则表达式匹配操作提交到一个单独的线程中执行，并设置了超时时间为timeoutSeconds秒。如果在规定时间内匹配完成，则返回匹配结果；若超时，则捕获TimeoutException异常，提示可能遭受了 Redos 攻击，从而避免程序长时间无响应，保障系统的可用性。一般来说，超时时间的设置应根据具体业务场景和服务器性能进行调整。对于一些简单的匹配操作，可以设置较短的超时时间，如 1 - 3 秒；而对于复杂的正则表达式匹配，且业务允许一定延迟的情况下，可以适当延长超时时间，但也不宜过长，以免给攻击者留下可乘之机。

（四）使用安全的第三方库

使用经过安全审计的第三方库是降低 Redos 攻击风险的便捷方法。这些第三方库通常由专业的团队开发和维护，对 Redos 攻击有较好的防护能力。例如，在 Python 中，regex库相较于标准库中的re库，在性能和安全性上有一定的提升，它对一些常见的 Redos 攻击场景进行了优化，能够更有效地处理复杂的正则表达式匹配。以验证 URL 为例，使用regex库可以这样实现：

import regex
def validate_url(url):
pattern = regex.compile(r'^(https?|ftp)://[^\s/$.?#].[^\s]*$')
return bool(pattern.fullmatch(url))
在使用第三方库时，要注意及时更新到最新版本，因为开发者会不断修复已知的安全漏洞和性能问题。同时，在引入第三方库之前，应仔细研究其文档和安全说明，确保其满足项目的安全需求，避免因使用不当而带来新的安全风险。通过选择可靠的第三方库，我们可以借助其成熟的技术和经验，更好地防范 Redos 攻击，提高系统的安全性和稳定性。

五、实战演练：搭建防御 Redos 攻击的环境

（一）准备工作

搭建防御 Redos 攻击的环境，我们首先需要一台服务器，这里推荐使用云服务器，如阿里云、腾讯云等，它们提供了稳定的运行环境和丰富的配置选项。操作系统可以选择 Linux 系统，如 Ubuntu 20.04 或 CentOS 8，这两个系统在网络服务搭建和安全配置方面都有着出色的表现 。同时，需要安装相应的编程语言环境，若使用 Python 进行防护代码编写，需确保服务器上安装了 Python 3.7 及以上版本，可通过官方网站下载安装包进行安装，安装过程中注意配置环境变量，以便在命令行中能够直接调用 Python。另外，还需要安装一个 Web 服务器，如 Nginx，它能够高效地处理 HTTP 请求，可通过系统的包管理器进行安装，例如在 Ubuntu 系统中，使用命令sudo apt - get install nginx即可完成安装 。

（二）配置服务器

服务器的安全配置至关重要。首先，要限制访问权限，通过修改 Nginx 的配置文件，如/etc/nginx/nginx.conf，设置只允许特定 IP 地址或 IP 段访问。在http块中添加如下配置：

http {
# 其他配置项...
allow 192.168.1.0/24; # 允许192.168.1.0这个网段的IP访问
deny all; # 拒绝其他所有IP访问
}
这样，只有指定网段内的 IP 才能访问服务器，大大降低了遭受外部攻击的风险。
其次，要及时更新系统补丁，以修复已知的安全漏洞。在 Ubuntu 系统中，使用sudo apt - get update命令更新软件包列表，然后使用sudo apt - get upgrade命令安装更新。在 CentOS 系统中，使用sudo yum update命令完成系统更新。定期执行这些命令，能够确保服务器的安全性。

（三）编写防护代码

以下是一个使用 Python 和 Flask 框架实现的简单 Web 应用示例，展示了如何结合前面提到的防护手段来防范 Redos 攻击。假设我们有一个用户注册功能，需要对用户输入的用户名和邮箱进行验证：

from flask import Flask, request, jsonify
import re
import time
app = Flask(__name__)
# 优化后的正则表达式，用于验证邮箱格式
EMAIL_PATTERN = re.compile(r'^[a-zA-Z0 - 9_.+-]+@[a-zA-Z0 - 9 -]+\.[a-zA-Z0 - 9 - .]+$')
# 输入验证函数
def validate_input(input_str, min_length, max_length, pattern=None):
if not min_length <= len(input_str) <= max_length:
return False
if pattern:
return bool(pattern.match(input_str))
return True
# 设置超时时间的装饰器
def timeout_decorator(timeout):
def wrapper(func):
def inner(*args, **kwargs):
start_time = time.time()
result = func(*args, **kwargs)
elapsed_time = time.time() - start_time
if elapsed_time > timeout:
raise TimeoutError('操作超时，可能存在Redos攻击风险')
return result
return inner
return wrapper
# 模拟数据库查询，这里简化为一个简单的判断
def check_username_exists(username):
# 实际应用中这里是查询数据库的逻辑
existing_usernames = ['user1', 'user2', 'user3']
return username in existing_usernames
# 用户注册路由
@app.route('/register', methods=['POST'])
@timeout_decorator(3) # 设置超时时间为3秒
def register():
data = request.json
username = data.get('username')
email = data.get('email')
# 输入验证
if not validate_input(username, 3, 20):
return jsonify({'error': '用户名长度应在3 - 20个字符之间'}), 400
if not validate_input(email, 5, 100, EMAIL_PATTERN):
return jsonify({'error': '邮箱格式不正确'}), 400
# 检查用户名是否已存在
if check_username_exists(username):
return jsonify({'error': '用户名已存在'}), 409
# 注册逻辑，这里简化为打印信息
print(f'注册成功: 用户名={username}, 邮箱={email}')
return jsonify({'message': '注册成功'}), 201
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True, host='127.0.0.1', port=5000)
在上述代码中，首先定义了优化后的邮箱验证正则表达式EMAIL_PATTERN，避免了容易引发 Redos 攻击的复杂正则结构。validate_input()函数用于对用户输入进行验证，确保输入的长度和格式符合要求。timeout_decorator装饰器实现了超时控制，当函数执行时间超过设定的 3 秒时，会抛出TimeoutError异常，提示可能存在 Redos 攻击风险。在register路由函数中，先对用户输入的用户名和邮箱进行验证，再检查用户名是否已存在，最后进行注册操作。通过这些措施，有效地防范了 Redos 攻击以及其他常见的输入验证漏洞，保障了 Web 应用的安全。

六、总结与展望

Redos 攻击作为一种隐蔽且具有强大破坏力的网络攻击方式，给网络安全带来了严峻的挑战。从电商网站到票务平台，诸多实际案例已清晰展现出其对企业运营、用户体验以及数据安全的巨大威胁。然而，我们并非在这场对抗中毫无还手之力。通过优化正则表达式、严格输入验证与过滤、设置合理超时时间以及选用安全的第三方库等一系列有效的防护手段，我们能够显著降低 Redos 攻击的风险。
在实战演练中，我们亲身体验了如何在服务器配置和代码编写层面搭建起坚固的防御体系。但我们也要清醒地认识到，网络安全是一场没有硝烟的持久战，Redos 攻击的手段也在不断演变和升级。随着技术的发展，攻击者可能会利用更复杂的正则表达式漏洞，或者结合其他攻击方式来绕过现有的防护措施。因此，我们必须时刻保持警惕，持续关注网络安全领域的最新动态，不断学习和更新知识，提升自己的安全意识和防范能力。
同时，网络安全不仅仅是个人或个别企业的责任，更是整个社会共同面临的挑战。我们需要加强行业间的交流与合作，分享 Redos 攻击的防护经验和最新的安全技术，共同推动网络安全技术的进步。只有这样，我们才能在这场与 Redos 攻击的较量中占据主动，为网络世界的安全与稳定保驾护航。让我们携手共进，共同构建一个更加安全、可靠的网络环境。

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