不知道用户异常行为如何管控？这个开源项目了解一下！

谁践踏了优雅 2022-01-10 15:41 224阅读 0赞

> 当我们的产品用户越来越多的用户加入，流量越来越大。各种牛逼投资机构开始看上了你的时候，很多灰色地带的黑手也开始盯上了你这块流量蛋糕。这时候，对于用户异常行为的防护就会变得越来越重要。但是，往往现实总是那么残酷，无法拒绝的业务需求与不得不做的安全管控，在一定的成本控制之下，对于人力的投入选择变得异常艰难。对于这样的场景，TJ给大家推荐下面这个开源项目：
> 
> **- 项目名称：陌陌风控系统静态规则引擎**
> 
> **- Github：[https://github.com/momosecurity/aswan][https_github.com_momosecurity_aswan]**

架构介绍

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2R5Yzg3MTEy_size_16_color_FFFFFF_t_70]

后台介绍

1.  名单管理
    
    为名单型策略提供基础的数据管理功能。
    
    名单数据的维度包括：用户ID、IP、设备号、支付账号、手机号。后续也可以根据自己的需求扩充其他的维度。
    
    名单包含三个类型：黑、白、灰名单
    
    名单必须属于某个项目(用于确定名单的范围)，可以在名单管理-名单项目管理中添加项目。
    
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2R5Yzg3MTEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]
2.  名单型策略
    
    描述符为\*\*\{参数名:单选,假设是“用户ID”\} \{操作码：在/不在\} \{XX项目:单选，可选全局\} 的 \{维度：单选\}\{方向：黑/白/灰名单\}\*\*
    
    示例：用户ID 在 初始项目 的 用户黑名单 中
    
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2R5Yzg3MTEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]
3.  布尔型策略
    
    不传阈值的布尔型，描述符为 \{参数名:单选，假设是"账号ID"\} \{操作码：是/不是\} \{内置函数：异常用户\} 示例：账号ID是异常用户
    
    传阈值的布尔型，描述符为 \{参数名:单选，假设是"账号ID"\} \{操作码：大于/小于/等于/不等于\} \{内置函数：历史登录次数\} \{阈值：170\} 示例：账号ID历史登录次数大于100
    
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2R5Yzg3MTEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]
    
    `内置函数`是什么？就是自定义的一些逻辑判断函数，只需要满足要求返回布尔值即可。比如注册时间是否在某个范围以内，当前设备是否是常用设备。
4.  时段频控型策略
    
    描述符为 同一 \{计数维度:单选，假设是“设备”\} 在 \{时段：时间跨度\} 内限制 \{阈值：整数N\} 次 某动作 示例：同一设备一天内限制操作10次. 可是我怎么知道当前已经有多少次呢？这就需要上报，上报后将计数 详见第9条 数据源管理
    
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2R5Yzg3MTEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]
5.  限用户数型策略
    
    描述符为 同一 \{计数维度:单选，假设是“设备”\} 在 \{时段：时间跨度\} 内限制 \{阈值：整数N\} 个用户
    
    示例：同一设备当天限10个用户 此策略同样需要上报的数据，且由于与用户相关，因此上报数据中必须包含user\_id字段(在数据源中需配置) 详见第9条 数据源管理
    
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2R5Yzg3MTEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]
6.  规则管理
    
    管控原子：命中某条策略后的管控动作，比如拦截… 把上面2–5中所述的策略原子按照优先级组合起来，由上向下执行，直到命中某条策略，则返回对应策略的管控原子。此模块更多是重交互，完成策略的配置、组合、权重等等
    
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2R5Yzg3MTEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]
7.  日志管理
    
    所有命中策略的日志均在此展示，也会包含审计相关的日志，`下一期会基于此日志，开放拦截溯源功能`。  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2R5Yzg3MTEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2R5Yzg3MTEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]
8.  权限配置
    
    供权限设置使用，精确限定某个用户能看哪些页面的数据。 详见 其它 – 权限管理。
9.  数据源配置
    
    示例策略：同一设备一天内限制登录1000次 那么每次登陆就需要上报一条数据，系统会分类计数，并分类存储。 存储的名字叫啥？就是此处要配置的数据源。对于此策略，只需要配置数据源，命名为login\_uid, 字段包含uid, uid类型是string。然后程序就能根据uid为维度计数，并自动计算指定时间窗口内是否超出指定阈值。
    
    重要：由于逻辑必然依赖时间信息，为通用且必需字段，timestamp为默认隐含字段，类型是时间戳(精确到秒，整数)  
    ![在这里插入图片描述][20190619221851355.png]

### 调用样例 ###

1.  调用查询服务
    
    假设存在id为1的规则，则可以通过如下方式查询是否命中策略

curl 127.0.0.1:50000/query/ -X POST -d '{"rule_id": "1", "user_id": "10000"}' -H "Content-Type:application/json"

1.  调用上报服务
    
    假设存在名称为test的数据源, 且数据源含有的数据是: \{“ip”: “string”, “user\_id”: “string”, “uid”: “string”\}

curl 127.0.0.1:50000/report/ -X POST -d '{"source": "test", "user_id": "10000", "ip": "127.0.0.1", "uid": "abcabc112333222", "timestamp": 1559049606}' -H "Content-Type:application/json"

1.  关于服务拆分
    
    开源样例中，为了简化安装部署，查询和上报揉进了一个服务。实际场景中，显然读写应该分离。
    
    1.可以直接此方式部署2份，域名不同，一份用于查询(上报接口不被访问)，一份用于上报(查询接口不被访问)，流量分发在nginx层完成
    
    2.risk\_server.py中修改配置URL\_2\_HANDLERS，选择您需要的服务接口部署

## 内置函数的扩展 ##

1.  不带阈值的内置函数扩展
    
    以`是否异常用户`内置函数为例  
    代码见 aswan/buildin\_funcs/sample.py 中的 is\_abnormal 方法
2.  带阈值的内置函数布尔型策略扩展
    
    以`历史登录次数`内置函数为例  
    代码见 aswan/buildin\_funcs/sample.py 中的 user\_login\_count 方法  
    注意：阈值计算不包含在内置函数中进行，控制流详见 aswan/buildin\_funcs/base.py

## 其它 ##

### 增加用户 ###

考虑到企业用户大多数为域账户登录，因此推荐使用LDAP认证模块直接集成。但考虑到大家的场景不一样，因此也可以手动增加用户，样例代码如下:

# coding=utf-8
    from django.contrib.auth.models import User
    
    username = 'username'
    password = 'password'
    email = 'email@momo.com'
    first_name = '测'
    last_name = '试'
    # 普通用户
    User.objects.create_user(username=username, password=password, email=email, first_name=first_name, last_name=last_name)
    # 管理员账户
    User.objects.create_superuser(username=username, password=password, email=email, first_name=first_name, last_name=last_name)

添加完成后，让用户登录，然后管理员配置权限即可。

### 权限管理 ###

目前的权限模型包含如下元素，可在对应的页面进行配置。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2R5Yzg3MTEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]

具体图示如下:

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2R5Yzg3MTEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]

![在这里插入图片描述][20190619221929354.png]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2R5Yzg3MTEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]

### 配置相关 ###

目前Django部分的配置均存放于 www/settings 目录，非Django部分的配置均位于 config 目录下。

为了在不同环境加载不同的配置，我们使用了RISK\_ENV这个环境变量，系统在运行时会自动通过这个环境变量的值加载对应的配置文件。

为了方便项目启动，在未设置这个值时，系统默认会加载 develop 环境的配置。而在执行测试时(python [manage.py][] test)时，RISK\_ENV的值必须是 test 。

### **往期推荐** ###

*  [「命令行的艺术」5万星登顶 Github 趋势榜][5_ Github]
 *  [这几个 Chrome 的 Tab 增强插件你都用上了吗？][Chrome _ Tab]
 *  [推荐一款让你纵横Github的读码神器][Github]
 *  [API文档汇集工具：Swagger Butler][API_Swagger Butler]
 *  [公司代码被泄露？这个开源项目了解一下~][Link 1]

> 更多内容请关注公众号：TJ君

[https_github.com_momosecurity_aswan]: https://github.com/momosecurity/aswan
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2R5Yzg3MTEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]: /images/20220110/b9b58d5218464451bae302f51427f69e.png
[20190619221929354.png]: /images/20220110/545d89b3fa5d43ae8f27cc3fb4a7ea28.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2R5Yzg3MTEy_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]: /images/20220110/e035aa3586554b13a713cdf19965b0e7.png
[manage.py]: http://manage.py
[5_ Github]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5Mjc5NTIzMA==&mid=2247483697&idx=1&sn=377666bf31db9c7723f3f6114d7d1eae&chksm=fe1b0200c96c8b163e3755cafc028e9be6adc40ffd13dafab971282b0f0c2f0c58d0e75ee8d5&scene=21#wechat_redirect
[Chrome _ Tab]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5Mjc5NTIzMA==&mid=2247483693&idx=1&sn=a02a26ff264b36bf59d424f61ed79980&chksm=fe1b021cc96c8b0ab63f534b2f48b7821064148f49299b6511073748184928730a1f8a2a49e3&scene=21#wechat_redirect
[Github]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5Mjc5NTIzMA==&mid=2247483678&idx=1&sn=bdd9b6756d0e3d3acb72a61a2ffd5be6&chksm=fe1b022fc96c8b3972547f3c8703460af2fb25db7deb12ab7bb07027f82f892f71ebda425c80&scene=21#wechat_redirect
[API_Swagger Butler]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5Mjc5NTIzMA==&mid=2247483667&idx=1&sn=7f2ec484986a5aa9413f7fc265e37870&chksm=fe1b0222c96c8b34cf1023442f28be118ecc23f7a826be553b626422fd4d22861adae7dd0d61&scene=21#wechat_redirect
[Link 1]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5Mjc5NTIzMA==&mid=2247483662&idx=1&sn=6494c38e3cdf7f66455d24f3ecd8ad7d&chksm=fe1b023fc96c8b2903283b88dbe03bd76bcfae7b7686d74d3278d5a8b6776a67c82dc26607a7&scene=21#wechat_redirect