Обнаружение и оповещение о ненормальном количестве запросов

Описание

Это требование подразумевает, что приложение должно иметь возможность обнаруживать аномалии в количестве запросов, поступающих от пользователей или систем, и отправлять уведомления о таких аномалиях. Это необходимо для предотвращения атак, таких как DDoS (Distributed Denial of Service), а также для выявления потенциальных попыток несанкционированного доступа.

Почему это важно

Улучшение безопасности: Обнаружение аномальных паттернов запросов позволяет быстро реагировать на возможные атаки и предотвращать их.
Снижение риска отказа в обслуживании: Быстрое выявление и реагирование на аномалии помогает предотвратить перегрузку системы и обеспечивает ее доступность.
Соответствие стандартам безопасности: Многие стандарты и регуляции требуют мониторинга и реагирования на аномалии в трафике.

Способы реализации с примерами

Мониторинг количества запросов: Реализуйте систему мониторинга, которая отслеживает количество запросов от каждого пользователя или IP-адреса за определенный период времени.

Пример:

from collections import defaultdict
import time

request_counts = defaultdict(int)
request_timestamps = defaultdict(list)

def log_request(user_id):
    current_time = time.time()
    request_counts[user_id] += 1
    request_timestamps[user_id].append(current_time)

    # Удаление старых временных меток
    request_timestamps[user_id] = [t for t in request_timestamps[user_id] if current_time - t < 60]  # За последние 60 секунд

    if len(request_timestamps[user_id]) > 100:  # Пороговое значение
        alert_abnormal_requests(user_id)

def alert_abnormal_requests(user_id):
    print(f"Alert: Abnormal number of requests from user {user_id}")

Настройка пороговых значений: Определите пороговые значения для количества запросов, которые будут считаться аномальными.

Пример:

def is_abnormal_request_count(user_id):
    return request_counts[user_id] > 100  # Пример порога

Отправка уведомлений: Реализуйте механизм отправки уведомлений при обнаружении аномального количества запросов.

Пример:

def alert_admin(user_id):
    # Логика отправки уведомления администратору
    print(f"Admin Alert: User {user_id} has exceeded the request limit.")

Регулярные проверки: Проводите регулярные проверки на наличие аномалий в запросах и анализируйте их для повышения безопасности.

Пример:

def audit_request_patterns():
    for user_id, count in request_counts.items():
        if is_abnormal_request_count(user_id):
            alert_admin(user_id)  # Уведомление администратора о ненормальном количестве запросов

Примеры уязвимого кода

# Пример уязвимого кода на Python
@app.route('/api/resource', methods=['GET'])
def access_resource():
    user_id = request.json.get('user_id')
    # Нет мониторинга количества запросов
    return jsonify({'message': 'Resource accessed successfully'})

Проблема: В этом коде отсутствует мониторинг количества запросов, что может привести к перегрузке системы.

Причины, к которым может привести несоблюдение требования

Несанкционированный доступ: Если аномальные запросы не обнаруживаются, злоумышленники могут получить доступ к системе.
Отказ в обслуживании: Атаки DDoS могут перегрузить систему, если не будет механизма обнаружения аномалий.
Проблемы с доверием: Пользователи могут потерять доверие к системе, если они столкнутся с перебоями в работе из-за атак.

Обнаружение и оповещение о ненормальном количестве запросов

Описание

Почему это важно

Способы реализации с примерами

Примеры уязвимого кода

Причины, к которым может привести несоблюдение требования

Рекомендации