【JavaWeb】浅谈接口安全设计指南(含源码)

一.前言

结合我之前写的【Java基础】加密与安全基础 可以看本文章时更加熟悉 “加密以及安全”的基础概念

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个人觉得安全措施大体来看主要在2个方面

1. 是如何保证数据在传输过程中不被窃取
2. 是数据已经到达服务器端，服务器端验证传过来的数据没有被篡改，如何不被攻击

二.安全措施

1.数据加密

我们知道数据在传输过程中是很容易被抓包的，如果直接传输比如通过http协议，那么用户传输的数据可以被任何人获取，所以必须对数据加密。常见的做法对关键字段加密，比如：用户密码直接通过md5加密。加密的作用是保证数据在传输过程中不被窃取。

• 现在主流的做法是使用https协议，在http和tcp之间添加一层加密层(SSL层)，这一层负责数据的加密和解密；

2.数据加签

数据加签就是由发送者生成一段无法伪造的一段字符串，来保证数据在传输过程中没有被被抓包篡改。

你可能会问数据如果已经通过https加密了，还有必要进行加签吗？

• 数据在传输过程中经过加密，理论上就算被抓包，也无法对数据进行篡改；但是我们要知道加密的部分其实只是在外网，现在很多服务在内网中都需要经过很多服务跳转，所以这里的加签可以防止内网中数据被篡改。

3.时间戳机制

数据是很容易被抓包的，但是经过如上的加密，加签处理，就算拿到数据也不能看到真实的数据。但是有不法者不关心真实的数据，而是直接拿到抓取的数据包进行恶意请求。这时候可以使用时间戳机制

• 在每次请求中加入当前的时间，服务器端会拿到当前时间和请求中的时间相减，看看是否在一个固定的时间范围内，比如5分钟内。这样恶意请求的数据包是无法更改里面时间的，所以5分钟后就视为非法请求了。

4.AppId机制

大部分网站基本都需要用户名和密码才能登录，并不是谁来能使用我的网站，这其实也是一种安全机制。对应的对外提供的接口其实也需要这么一种机制，并不是谁都可以调用，需要使用接口的用户需要在后台开通appid，提供给用户相关的密钥（appSecret）。在调用的接口中需要提供appid以及密钥(主要用于与生成签名sign)，服务器端会进行相关的验证；

5.限流机制

本来就是真实的用户，并且开通了appid，但是出现频繁调用接口的情况；这种情况需要给相关appid限流处理

• 常用的限流算法有令牌桶和漏桶算法。

6.黑名单机制

如果此appid进行过很多非法操作，或者说专门有一个中黑系统，经过分析之后直接将此appid列入黑名单，所有请求直接返回错误码.

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7.数据合法性校验

这个可以说是每个系统都会有的处理机制，只有在数据是合法的情况下才会进行数据处理。每个系统都有自己的验证规则，当然也可能有一些常规性的规则，比如身份证长度和组成，电话号码长度和组成等等；

三.如何实现

以上大体介绍了一下常用的一些接口安全措施，当然可能还有其他我不知道的方式，希望大家补充，下面看看以上这些方法措施，具体如何实现；

1.数据加密

现在主流的加密方式有对称加密(单钥加密)和非对称加密(双钥加密)。

• 对称加密：对称密钥的加密和解密中使用的密钥是相同的

  • 常见的对称加密算法有：DES，AES

  • DES：比较老的算法，一共有三个参数入口（原文，密钥，加密模式）。而3DES只是DES的一种模式，是以DES为基础更安全的变形，对数据进行了三次加密，也是被指定为AES的过渡算法。
    -AES:高级加密标准，新一代标准，加密速度更快，安全性更高（优先选择）

  • 优点：计算速度快 ，适合对大数据进行加解密。
  • 缺点：是在数据传送前，发送方和接收方必须商定好密钥，然后使双方都能保存好秘钥，如果一方的秘钥被泄露，那么加密信息也就不安全了。

  密钥只有一把，所以密钥的保存变得很重要。一旦密钥泄漏，密码也就被破解。

由于对称加密加解密速度快，因此可以和非对称加密混合使用，可以使用非对称加密方式加密对称加密的密钥，来保护密钥的安全。

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• 非对称加密：加密和解密使用不同的密钥，由服务端会生成一对密钥，私钥存放在服务端，公钥可以发布给任何人使用。 用公钥加密的数据，只能用和它对应的私钥解密，用私钥加密也只能同与之对应的公钥解密。
  • 常见的非对称加密是RSA 加密算法
  • 优点: 比起对称加密更加安全
  • 缺点: 加解密的速度比对称加密慢太多了(如:密钥对的生成，根据公钥反推私钥) 不适合对大数据进行加解密
  • 场景: 最常用的使用场景就是数字签名和密码传输，用作 数字签名时使用私钥加密，公钥解密；用作加密解密时，使用公钥加密，私钥解密。

  同时生成公钥和私钥应该相对比较容易，但是从公钥推算出私钥，应该是很困难或者是不可能的
  

• 两种方式各有优缺点，而 https 的实现方式正好是结合了两种加密方式，整合了双方的优点，在安全和性能方面都比较好

对称加密和非对称加密代码实现，Java提供了相关的工具类可以直接使用，此处不过多介绍，关于https如何配置使用相对来说复杂一些 HTTPS分析与实战

2.数据加签

3种数据签名安全策略：消息摘要, 数字签名 , 数字签名+加密[证书]

安全策略	描述	安全级别
消息摘要(Digest)，也称消息Hash	将数据和Key(自定义密钥)组合后进行hash	安全级别低，密钥安全性非常低。在密钥安全情况下能基本保障数据的不可篡改性。
数字签名(Signature)	使用证书和非对称签名算法对数据进行签名	安全级别中，能够保障数据的不可篡改性和不可抵赖性，但是不能保障数据的私密性
签名-加密[证书]	使用证书和非对称算法对数据签名，使用一次一密的密钥和对称算法对数据进行加密	安全级别高，能够保障数据的不可篡改性和不可抵赖性，而且能保障数据的私密性。

• 机密性(Confidentiality): 未经许可不许看
• 完整性(Integrity) : 不许篡改
• 可用性(Availability) : 防止不可用
• 不可抵赖性(Non-Repudiation): 用户不能否认其行为

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1.消息摘要(Digest)

• 消息摘要使用比较多的摘要算法(也称Hash算法)是有MD5、SHA-1、SHA-256，将需要提交的数据通过某种方式组合成一个字符串，然后通过hash算法生成一段加密字符串，这段字符串就是数据包的签名signature。，比如：

  这个固定长度的 Hash 值，就是这份数据的摘要，也称为指纹。

str = 参数1={
    
    参数1}&参数2={
    
    参数2}&……&参数n={
    
    参数n}&signature={
    
    用户密钥};
MD5.encrypt(str);

注意：最后的用户密钥signature，客户端和服务端都有一份，这样会更加安全；

• 消息摘要原理：Hash算法不可逆，并且计算结果具有唯一性，在用户密钥的隐私得到保证的情况下，可以保证完整性
• 消息摘要缺陷：用户密钥的是明文传输的，隐私性很难保证。

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2.数字签名(Signature)

如果用「公钥」对数据加密，用「私钥」去解密，这是「加密」； 反之用「私钥」对数据加密，用「公钥」去解密，这是「签名」！！！

简单地看，似乎没有区别，只是换了个名字。但实际上，两者的用途完全不一样。 因为所有人都持有公钥，所以「签名」并不能保证数据的安全性，因为所有人都可以用公钥去解密。 但「签名」却能用于保证数据的准确性和不可否认性。因为公钥和私钥是一一对应的，所以 当一个公钥能解密某个密文时，说明这个密文一定来自于私钥持有者。

高效的数字签名方案： 将摘要算法(Hash算法)和非对称加密结合使用。

• 如何签名：客户端先用Hash算法计算明文数据的Hash值，再对这个Hash值用 “私钥“ 加密。这样就能较快速地得到了原始信息的签名,将明文数据以及密文同时传给服务端
• 如何验证：服务端先用相同的Hash算法计算客户端传递明文数据的Hash值，再用“公钥“ 对 客户端传递的签名进行解密，得到收到的Hash值，最后对比这两个Hash值判断是否相等。如果不相等说明数据不可信。

如果明文数据特别庞大，直接使用非对称加密生成签名会导致加解密的效率特别底下(慢_慢慢)，这也是为什么上面会先将明文数据hash后在通过私钥加密

具体操作

1. 客户端 对明文数据做一个md5/SHA计算，对计算后的值通过 "私钥" 加密得到密文(签名)，客户端 将明文数据和密文发送给服务端
2. 服务端 对密文 通过“公钥解密” 得到 值A，同时 服务端 对明文做一个md5/SHA计算得到值B
3. 服务端比较客户端与服务Hash的明文值A与值B，相同得验证通过，如果不相等说明数据不可信。

能够保障不可篡性和不可抵赖性，但是不能保障数据的私密性（明文传输）

• 即使他人截获并篡改了「明文数据」，由于「私钥」是保密的，篡改者也无法生成正确的「签名」。所以能保证数据的完整。

3.签名+加密[证书]过程

1. 客户端生成一个随机字符串，作为password，然后把这个password通过B公钥加密生成密文C，把A明文通过password加密生成密文B，
2. 同时把A明文做MD5/SHA计算后的值通过A私钥加密得到签名D， 把密文B和密文C和签名D发给服务端，服务端通过私钥解密文C得到password，然后通过password解密文B就可以得到A明文，同时签名可以用来验证发送者是不是A，以及A发送的数据有没有被第三方修改过。

假设存在一个恶意的一方X，冒充了A，发送了密文B(password生成），密文C，服务端收到数据后，仍然可以正常解密得到明文，但是却无法证明这个明文数据是A发送的还是恶意用户B发送的。签名D的含义就是A自己签名，服务端可以验证。X由于没有A的私钥，这个签名它无法冒充，会被服务端识别出来。

3.时间戳机制

解密后的数据，经过签名认证后，我们拿到数据包中的客户端时间戳字段，然后用服务器当前时间去减客户端时间，看本次请求是否超时。

伪代码如下：

long interval=5*60*1000；//超时时间
long clientTime=request.getparameter("clientTime");
long serverTime=System.currentTimeMillis();
if(serverTime-clientTime>interval){
    
    
    return new Response("超过处理时长")
}

4.AppId机制

生成一个唯一的appId以及对应的appSecret(密钥)。密钥使用字母、数字等特殊字符随机生成即可；

• 生成唯一appId根据实际情况看是否需要全局唯一，但是不管是否全局唯一最好让生成的Id有如下属性：
  • 趋势递增：这样在保存数据库的时候，使用索引性能更好。
  • 信息安全：尽量不要连续的，容易发现规律。
  • 关于全局唯一Id生成的方式常见的有类Snowflake (Snowflake 俗称雪花算法，用于生成分布式自增 ID )方式等；

5.限流机制

常用的限流算法包括：令牌桶限流，漏桶限流，计数器限流

• 令牌桶限流
  令牌桶算法的原理是系统以一定速率向桶中放入令牌，填满了就丢弃令牌；请求来时会先从桶中取出令牌，如果能取到令牌，则可以继续完成请求，否则等待或者拒绝服务；令牌桶允许一定程度突发流量，只要有令牌就可以处理，支持一次拿多个令牌；
• 漏桶限流
  漏桶算法的原理是按照固定常量速率流出请求，流入请求速率任意，当请求数超过桶的容量时，新的请求等待或者拒绝服务；可以看出漏桶算法可以强制限制数据的传输速度；
• 计数器限流
  计数器是一种比较简单粗暴的算法，主要用来限制总并发数，比如数据库连接池、线程池、秒杀的并发数；计数器限流只要一定时间内的总请求数超过设定的阀值则进行限流；

具体基于以上算法如何实现，Guava提供了RateLimiter工具类基于基于令牌桶算法：

RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(5);

• 以上代码表示一秒钟只允许处理五个并发请求，以上方式只能用在单应用的请求限流，不能进行全局限流。这个时候就需要分布式限流，可以基于redis+lua来实现；

6.黑名单机制

如何为什么中黑我们这边不讨论，我们可以给每个用户设置一个状态比如包括：初始化状态，正常状态，中黑状态，关闭状态等等，或者我们直接通过分布式配置中心，直接保存黑名单列表，每次检查是否在列表中即可

7.数据合法性校验

合法性校验包括：常规性校验以及业务校验

• 常规性校验：包括签名校验，必填校验，长度校验，类型校验，格式校验等。
• 业务校验：根据实际业务而定，比如订单金额不能小于0等。

四.源码

优雅的实现第三方开放api接口签名(有状态/无状态)