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  • 无状态分组过滤器和有状态分组过滤器
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    2020-09-24 22:56:39





    一、防火墙简介



    防火墙简介 :

    ① 组成 : 防火墙是由 软件 , 硬件 构成的系统 ;

    ② 作用 : 用于在两个网络之间实施 访问控制策略 ;

    ③ 配置 : 访问控制策略由 网络管理员 配置 ;

    ④ 可信网络 : 防火墙内是 可信网络 , 防火墙外是 不可信网络 ;





    二、防火墙功能



    防火墙 功能 :

    ① 阻止 : 阻止 某些类型的流量 通过 ( 双向 ) 防火墙 ; ( 主要功能 )

    ② 允许 : 允许 某些类型的流量 通过 ( 双向 ) 防火墙 ;

    实现上述 阻止 允许 流量通过 , 防火墙需要能 识别通信流量 ;





    三、防火墙分类



    防火墙分类 :

    • 分组过滤路由器
    • 应用网关




    四、分组过滤路由器



    分组过滤路由器 :

    ① 功能 : 分组过滤通信流量 , 通过 过滤规则 , 将网络流量分组 转发 / 丢弃 ; 其中丢弃就是将该分组过滤掉了 ;

    ② 过滤规则 : 网络层 / 运输层 首部信息 , 作为过滤规则 ; 如 源地址 / 目的地址 , 源端口号 / 目的端口号 , 协议类型等 ;

    ③ 分组过滤状态 :

    • 无状态 : 每个分组都 独立处理 ;
    • 有状态 : 跟踪连接的通信状态 , 根据状态决定过滤规则 ;

    ④ 特点 : 简单 , 效率高 , 对用户透明 , 无法过滤高层数据 ;





    五、应用网关



    应用网关 :

    ① 别名 : 又称为 代理服务器 ;

    ② 数量 : 每个网络应用 , 都需要 配置一个应用网关 ;

    ③ 功能 : 所有的该应用的报文数据都必须 通过应用网关传输 , 可以实现 高层 ( 应用层 ) 数据的 过滤 和 高层 ( 应用层 ) 用户鉴别 ;

    ④ 缺点 :

    • 配置繁琐 : 每个应用都需要配置应用网关 ;
    • 消耗资源 : 应用层 转发处理报文 , 资源消耗比较大 ;
    • 透明性差 : 需要在每个客户端程序中配置 应用网关地址 ;
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  • 2.1无状态分组过滤器和有状态分组过滤器的区别: 状态分组过滤器:只根据单个IP分组携带的信息确定是否过滤掉该IP。(基于单个IP分组) 状态分组过滤器:不仅根据IP分组携带的信息,而且还根据IP分组所属的...

    一、防火墙概述

    1.1引出防火墙的原因:

    安全的网络系统既要保障正常的数据交换过程,又要能够检测用于实施攻击的数据交换过程。阻止用于实施攻击的数据交换过程需要做到以下两点:一是能够在网络间传输,或者用户终端输入输出的信息流中检测出用于实施攻击的信息流;二是能够丢弃检测出用于实施攻击的信息流。
    防火墙位于网络之间,或者用户终端与网络之间。具有以下功能:一是能够检测出用于实施攻击的信息流,并阻断这样的信息流;二是能够允许正常信息流通过。

    防火墙工作机制:依据配置的安全策略允许或阻断操作。

    1.2防火墙分类:

    个人防火墙
    只保护单台计算机,用于对进出计算机的信息流实施控制,因此,个人防火墙通常是分组过滤器。
    无状态分组过滤器:只根据单个IP分组携带的信息确定是否过滤掉该IP。
    有状态分组过滤器:不仅根据IP分组携带的信息,而且还根据IP分组所属的会话的状态确定是否过滤掉该IP分组。
    网络防火墙
    通常位于内网和外网之间的连接点,对内网中的资源实施保护。目前作为网络防火墙的主要是:分组过滤器、电路层代理、应用层网关。

    分组过滤器:根据用户指定的安全策略对内网和外网之间传输的信息流实施控制,它对信息流的发送端和接收端是透明的,所以分组过滤器的存在不需要改变终端访问网络的方式。

    电路层代理:终端先向电路代理层请求建立TCP连接,电路层代理在完成对终端用户的身份鉴别后,和服务器建立TCP连接,并将这两个TCP绑定在一起。

    应用层网关:对应用层数据进行内容安全检查,应用层各字段值是否正确?请求消息和响应消息是否匹配?文件内容是否包含进制传播的非法内容或病毒?

    防火墙功能—防火墙的功能主要包含以下几个:
    1.服务控制:只允网络间相互交换和特定服务相关的信息流
    2.方向控制:只允许网络之间交换与由属于某个特定网络的终端发起的3特定服务相关的信息流。
    3.用户控制:不同网络之间只允许传输与授权访问用户合法访问网络资源相关的信息流。
    4.行为控制:不同网络只允许传输与行为合理的网络资源访问过程相关的信息流。

    防火墙的局限性:
    1.无法防御网络内部终端发起的攻击。
    2.不能阻止病毒的传播。
    3.无法防御利用防火墙安全策略允许的信息传输过程实施的攻击

    二、分组过滤器

    2.1无状态分组过滤器和有状态分组过滤器的区别:

    无状态分组过滤器:只根据单个IP分组携带的信息确定是否过滤掉该IP。(基于单个IP分组)
    有状态分组过滤器:不仅根据IP分组携带的信息,而且还根据IP分组所属的会话的状态确定是否过滤掉该IP分组。(基于一个会话)
    分组过滤器一般指无状态分组过滤器,通过制定规则对每一个IP分组的单向传输过程独立进行控制,但实际应用中常常需要针对某个服务相关的一组IP分组的传输过程实施控制,这种控制过程一是双向的,完成服务过程中需要双向传输IP分组;二是相关性,同一传输方向,不同顺序的IP分组之间存在相关性,两个不同传输方向的IP分组之间存在相关性,这种情况下的IP分组传输过程需要有状态分组过滤器机制实施控制。

    判别是否是响应消息的依据:一是响应消息是属于终端A发起建立的与Web服务器之间的TCP连接的TCP报文,即TCP报文的源和目的IP地址、源和目的端口号等于标识该TCP连接的两端插口。二是响应消息和终端A发送给Web服务器的请求消息存在相关性,即如果终端A发送的是建立TCP连接请求报文,则响应消息是同意建立TCP连接的响应报文,如果终端A发送的是HTTP请求报文,则响应消息是HTTP响应报文。这就意味着终端A至Web服务器传输方向可以通过无状态分组过滤器实现允许与终端A访问Web服务器相关的TCP报文正常转发的访问控制,而Web服务器至终端A方向的过滤规则必须根据当前TCP连接状态和终端A刚发送给Web服务器的请求报文的内容动态设置,这就是有状态分组过滤器的本质含义。

    无分组状态过滤器
    过滤规则:由一组属性值(源IP地址、目的IP地址、源和目的端口号、协议类型)和操作组成,如果某个IP分组携带的信息和构成规则的一组属性值匹配,意味着该IP分组和规则匹配,对该IP分组实施规则制定的操作。
    过滤规则格式:
    协议类型= ,源IP地址= ,源端口号= ,目的IP地址= ,目的端口号= ;操作。
    两种过滤规则集设置方法:
    1)黑名单—是列出所有禁止传输的IP分组类型,没有明确禁止的IP分组类型都是允许传输的。
    2)白名单—是列出所有允许传输的IP分组类型,没有明确允许的IP分组类型都是禁止传播的。

    路由器R1接口1输入方向的过滤规则集如下:
    协议类型=TCP,源IP地址=192.1.1.1/32,源端口号=,目的IP地址=192.1.2.7/32,目的端口号=80;正常转发。
    协议类型=TCP,源IP地址=192.1.1.7/32,源端口号=21,目的IP地址=192.1.2.1/32,目的端口号=
    ;正常转发。
    协议类型=TCP,源IP地址=192.1.1.7/32,源端口号=20,目的IP地址=192.1.2.1/32,目的端口号=;正常转发。
    协议类型=
    ,源IP地址=any,目的IP地址=any;丢弃。
    路由器R2接口2输入方向的过滤规则集如下:
    协议类型=TCP,源IP地址=192.1.2.1/32,源端口号=,目的IP地址=192.1.1.7/32,目的端口号=21;正常转发。
    协议类型=TCP,源IP地址=192.1.2.1/32,源端口号=
    ,目的IP地址=192.1.2.1/32,目的端口号=20;正常转发。
    协议类型=TCP,源IP地址=192.1.2.7/32,源端口号=80,目的IP地址=192.1.2.1/32,目的端口号=;正常转发。
    协议类型=
    ,源IP地址=any,目的IP地址=any;丢弃。

    有状态分组过滤器:
    引出有状态分组过滤器的原因:
    但上述过滤规则中直接允许Web服务器发送的、源端口号为80的TCP报文沿着Web服务器至终端A方向传输
    一是只允许由终端A发起建立与Web服务器之间的TCP连接;
    二是没有规定这种传输过程必须在由终端A发起建立与Web服务器之间的TCP连接后进行,也就是没有作用顺序限制;
    三是由于需要用两端插口标识TCP连接,因此,上述过滤规则并没有明确指出只有属于由终端A发起建立与Web服务器之间的TCP连接的TCP报文才能沿着Web服务器至终端A方向传输。

    针对上述三点,有状态分组过滤器的工作原理如下:
    1.终端A至Web服务器传输方向上的过滤规则允许终端A传输与终端A发起访问Web服务器的操作有关的TCP报文;
    2.初始状态下,Web服务器至终端A传输方向上的过滤规则拒绝一切IP分组;
    3.只有当终端A至Web服务器传输方向上传输了与终端A发起访问Web服务器的操作相关的TCP报文之后,Web服务器至终端A传输方向才允许传输作为对应的响应报文的TCP报文。

    有状态分组过滤器根据功能分为会话层和应用层两种类型的有状态分组过滤器。这里的会话层是指分组过滤器检查信息的深度限于与会话相关的信息,与OSI体系结构的会话层没有关系。应用层是指分组过滤器检查信息的深度涉及应用层协议数据单元(PDU)中有关的字段。
    1)会话层有状态分组过滤器
    一个方向配置允许发起创建某个会话的IP分组传输的过滤规则集。创建会话之后,所有属于该会话的报文可以从两个方向传输。也就是说一旦终端A发出请求建立与Web服务器之间的TCP请求报文,路由器R1在会话表中创建一个会话;创建该会话之后,所有属于该会话的TCP报文允许经过路由器R1接口1输入输出。
    除了TCP会话(用TCP连接两端端口号标识会话),还可以是UDP会话(用报文两端端口号标识会话)、ICMP会话(用报文两端地址、请求报文标识符和序号标识会话)
    2)应用层有状态分组过滤器
    它与会话层分组过滤器有以下不同:
    1.应用层有状态分组过滤器需要分析应用层协议数据单元,所以过滤规则中要指定应用层协议。
    2.一个方向需要配置允许传输请求报文的过滤规则,另一个方向自动生成允许传输该请求报文对应响应报文的过滤规则。
    3.应用层检查响应报文与请求报文的相关性。

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  • 文章目录一、需求二、分析1、人数2、点击次数3、技术点三、代码实现1、数据的读取,做切割处理2、按照活动ID事件类型分组3、调用process,自定义ValueState,对数据进行统计 一、需求 以下数据: 用户ID,活动ID,...

    一、需求

    有以下数据:

    用户ID,活动ID,时间,事件类型,省份
    u001,A1,2019-09-02 10:10:11,1,北京市
    u001,A1,2019-09-02 14:10:11,1,北京市
    u001,A1,2019-09-02 14:10:11,2,北京市
    u002,A1,2019-09-02 14:10:11,1,北京市
    u002,A2,2019-09-02 14:10:11,1,北京市
    u002,A2,2019-09-02 15:10:11,1,北京市
    u002,A2,2019-09-02 15:10:11,2,北京市
    
    事件类型:
    0:曝光
    1:点击
    2:参与
    
    • 统计上面点击、参与某个活动的人数和次数?

    • 要求使用:ValueState结合BloomFilter完成


    二、分析

    1、人数
    • 按活动id 和 事件类型id 分组
    • 把uid放入布隆过滤器中,对uid去重并计数
    2、点击次数

    每个活动和每个事件类型下的:

    • 全局count
    3、技术点
    • 使用BloomFilter,对中间结果的判断储存
    • 自定义ValueState
    • 底层Api 的Process的使用

    三、代码实现

    • 布隆过滤器包名:
      import org.apache.flink.shaded.guava18.com.google.common.hash.BloomFilter;
    1、数据的读取,做切割处理
    import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
    import org.apache.flink.api.common.state.ValueState;
    import org.apache.flink.api.common.state.ValueStateDescriptor;
    import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeHint;
    import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
    import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple;
    import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple4;
    import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple5;
    import org.apache.flink.configuration.Configuration;
    import org.apache.flink.shaded.guava18.com.google.common.hash.BloomFilter;
    import org.apache.flink.shaded.guava18.com.google.common.hash.Funnels;
    import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
    import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
    import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
    import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
    import org.apache.flink.streaming.api.functions.KeyedProcessFunction;
    import org.apache.flink.util.Collector;
    
    /**
     * @date: 2020/3/13 07:03
     * @site: www.ianlou.cn
     * @author: lekko 六水
     * @qq: 496208110
     * @description: 使用布隆过滤器,对中间结果的判断储存 < ValusState<BloomFilter> >
     */
    public class ActivityCountAndBloomFilter {
        public static void main(String[] args) throws Exception {
    
            StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    
            //u001,A1,2019-09-02 10:10:11,1,北京市 数据
            DataStreamSource<String> lines = env.socketTextStream("linux01", 8888);
    
            SingleOutputStreamOperator<Tuple5<String, String, String, String, String>> tpDataStream =
                    lines.map(new MapFunction<String, Tuple5<String, String, String, String, String>>() {
    
                        @Override
                        public Tuple5<String, String, String, String, String> map(String lines) throws Exception {
    
                            String[] spArr = lines.split(",");
                            String uid = spArr[0];
                            String act = spArr[1];
                            String dt = spArr[2];
                            String type = spArr[3];
                            String province = spArr[4];
    
                            return Tuple5.of(uid, act, dt, type, province);
                        }
                    });
    
    2、按照活动ID和事件类型分组
     KeyedStream<Tuple5<String, String, String, String, String>, Tuple> keyedStream =
                    tpDataStream.keyBy(1, 3);
    
    3、调用process,自定义ValueState,对数据进行统计
    • ① 在open方法里,自定义state状态描述器,然后通过context拿到ValueState
    • ② 在processElement中,初始化三个ValueState中的值,然后写逻辑
    • ③ 将最后计算的结果out.collect
    SingleOutputStreamOperator<Tuple4<String, String, Integer, Integer>> result =
                    keyedStream.process(new KeyedProcessFunction<Tuple, Tuple5<String, String, String, String, String>,
                            Tuple4<String, String, Integer, Integer>>() {
    
                        //保存分组数据去重后用户ID的布隆过滤器
                        private transient ValueState<BloomFilter> bloomState = null;
                        //保存去重后总人数的state,加transient禁止参与反序列化
                        private transient ValueState<Integer> uidCountState = null;
                        //保存活动的点击数的state
                        private transient ValueState<Integer> clickState = null;
    
    
                        @Override
                        public void open(Configuration parameters) throws Exception {
    
                            ValueStateDescriptor<BloomFilter> bloomDescriptor = new ValueStateDescriptor<>(
                                    "actId-type",
                                    // 数据类型的class对象,因为是布隆过滤器,所有要使用这种方式来拿
                                    TypeInformation.of(new TypeHint<BloomFilter>() {
                                    })
                            );
                            ValueStateDescriptor<Integer> uidCountDescriptor = new ValueStateDescriptor<>(
                                    "uid-count",
                                    Integer.class
                            );
                            ValueStateDescriptor<Integer> clickDescripor = new ValueStateDescriptor<>(
                                    "click-count",
                                    Integer.class
                            );
    
                            bloomState = getRuntimeContext().getState(bloomDescriptor);
                            uidCountState = getRuntimeContext().getState(uidCountDescriptor);
                            clickState = getRuntimeContext().getState(clickDescripor);
                        }
    
    
                        @Override
                        public void processElement(Tuple5<String, String, String, String, String> input, Context ctx,
                                                   Collector<Tuple4<String, String, Integer, Integer>> out) throws Exception {
    
                            String uid = input.f0;
                            String actId = input.f1;
                            String type = input.f3;
    
                            //将值取出来,因为ValueState中实质上是以特殊的map集合存储的,一个key,一个value
                            BloomFilter bloomFilter = bloomState.value();
                            Integer uidCound = uidCountState.value();
                            Integer clickCount = clickState.value();
    
                            //初始化上面三个变量
                            if (clickCount == null) {
                                clickCount = 0;
                            }
                            if (bloomFilter == null) {
                                bloomFilter = BloomFilter.create(Funnels.unencodedCharsFunnel(), 10000000);
                                uidCound = 0;
                            }
                            //布隆过滤器中是否不包含uid,是的话就返回false
                            if (!bloomFilter.mightContain(uid)) {
                                bloomFilter.put(uid); //不包含就添加进去
                                uidCound += 1;
                            }
    
                            clickCount += 1;
                            bloomState.update(bloomFilter);
                            uidCountState.update(uidCound);
                            clickState.update(clickCount);
    
                            out.collect(Tuple4.of(actId, type, uidCound, clickCount));
                        }
                    });
    
            result.print();
            env.execute("ActivityCountAndBloomFilter");
        }
    }
    
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  • Gateway过滤器详解

    千次阅读 2022-05-28 13:28:42
    文章目录 概述 过滤器类型 局部过滤器(GatewayFilter) 全局过滤器(GlobalFilter) 本文小结 概述 三个知识点 作用:过滤器就是在请求的传递过程中,对请求响应做一些手脚 生命周期:Pre Post 分类:局部过滤器...

    本文来详细说下gateway中的过滤器相关的知识与内容。


    概述

    三个知识点

    1. 作用:过滤器就是在请求的传递过程中,对请求和响应做一些手脚
    2. 生命周期:Pre Post
    3. 分类:局部过滤器(作用在某一个路由上)全局过滤器(作用全部路由上)

    在Gateway中,Filter的生命周期只有两个:“pre”和“post”。

    • PRE:这种过滤器在请求被路由之前调用。我们可利用这种过滤器实现身份验证、在集群中选择请求的微服务、记录调试信息等。
    • POST:这种过滤器在路由到微服务以后执行。这种过滤器可用来为响应添加标准的HTTP Header、收集统计信息和指标、将响应从微服务发送给客户端等。

    在这里插入图片描述


    过滤器类型

    Gateway 的Filter从作用范围可分为两种:GatewayFilter与GlobalFilter。

    • GatewayFilter:应用到单个路由或者一个分组的路由上。
    • GlobalFilter:应用到所有的路由上。

    局部过滤器(GatewayFilter)

    局部过滤器(GatewayFilter)是针对单个路由的过滤器,对访问的URL过滤,切面处理。在Spring Cloud Gateway中通过GatewayFilter的形式内置了很多不同类型的局部过滤器。

    过滤器工厂作用参数
    AddRequestHeader为原始请求添加HeaderHeader的名称及值
    AddRequestParameter为原始请求添加请求参数参数名称及值
    AddResponseHeader为原始响应添加HeaderHeader的名称及值
    DedupeResponseHeader剔除响应头中重复的值需要去重的Header名称及去重策略
    Hystrix为路由引入Hystrix的断路器保护Hystrixcommand的名称
    FallbackHeaders为fallbackUri的请求头中添加具体的异常信息Header的名称
    PrefixPath为原始请求路径添加前缀前缀路径
    PreserveHostHeader为请求添加一个preserveHostHeader=true的属性,路由过滤器会检查该属性以决定是否要发送原始的Host
    RequestRateLimiter用于对请求限流,限流算法为令牌桶keyResolver、rateLimiter、statusCode、denyEmptyKey、emptyKeyStatus
    RedirectTo将原始请求重定向到指定的URLhttp状态码及重定向的url
    RemoveHopByHopHeadersFilter为原始请求删除IETF组织规定的一系列HeaderHeader名称
    RemoveResponseHeader为原始请求删除某个HeaderHeader的名称
    RewritePath重写原始的请求路径原始路径正则表达式以及重写后路径的正则表达式
    RewriteResponseHeader重写原始响应中的某个HeaderHeader名称,值的正则表达式,重写后的值
    SaveSession在转发请求之前,强制执行websession::save操作
    secureHeaders为原始响应添加一系列起安全作用的响应头无,支持修改这些安全响应头的值
    SetPath修改原始的请求路径修改后的路径
    SetResponseHeader修改原始响应中某个Header的值Header名称,修改后的值
    SetStatus修改原始响应的状态码HTTP状态码,可以是数字,也可以是字符串
    StripPrefix用于截断原始请求的路径使用数字表示要截断的路径的数量
    Retry针对不同的响应进行重试retries、statuses、methods、 series
    RequestSize设置允许接收最大请求包的大小。如果请求包大小超过设置的值,则返413Payload Too Large请求包大小,单位为字节,默认值为5M
    ModifyRequestBody在转发请求之前修改原始请求体内容修改后的请求体内容
    ModifyResponseBody修改原始响应体的内容修改后的响应体内容

    全局过滤器(GlobalFilter)

    全局过滤器作用于所有路由,无需配置。通过全局过滤器可以实现对权限的统一校验,安全性验证等功能。

    SpringCloud Gateway内部也是通过一系列的内置全局过滤器对整个路由转发进行处理如下

    在这里插入图片描述


    本文小结

    本文详细介绍了gateway过滤器相关的内容和知识。介绍了相关的理论知识,后面会写一篇过滤有关的实际例子使用。

    展开全文
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