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近年來，資訊技術的廣泛應用極大地促進了社會進步，也方便了人們的工作和生活，隨之而來的網路安全問題日益突顯。如何構建安全可靠的網路環境，如何與時俱進地把新技術納入網路安全防護的實踐當中，成為網路安全工作者的重要課題。
本書聚焦於 Web 服務常用的安全技術，以案例形式展示 Web 服務所面臨的威脅，並給出了豐富多樣的解決方案。本書由淺入深地介紹了 Web 安全的相關主題，包括 Web 應用程式基礎理論、Web伺服器與負載均衡、HTTPS和CDN的安全問題、Web服務的安全因素、如何保護Web服務、WAF原理與實踐、Web日誌審計、蜜罐技術、大資料時代的Web安全、網路安全解決方案等內容。
本書適合網路安全領域的研發人員、運維人員、高校師生、培訓機構等群體閱讀參考。
盛洋，新浪網高級安全與開發工程師，長期從事企業資訊系統開發與嵌入式系統開發。在進入互聯網資訊安全領域之後，他將企業級資訊安全工程方法與對嵌入式系統高性能的要求融入互聯網安全資訊系統的開發實踐中，深度參與了互聯網企業雲服務防護實踐和安全資訊系統的構建。他還是《安全客》季刊的作者，FreeBuf安全智庫指導專家顧問及“年度作者”。他也是一名活躍的技術博主，運營公眾號“糖果的實驗室”。
李華峰，資訊安全顧問和自由撰稿人，FreeBuf安全智庫指導專家顧問，多年來一直從事網路安全滲透測試方面的研究工作，在網路安全部署、網路攻擊與防禦以及社會工程學等方面有十分豐富的教學和實踐經驗。他還是一位高產的技術作者，已出版多本原創著作和譯著，為學界和業界的網路安全教學和實踐提供了助力。他經常通過公眾號“邪靈工作室”給大家分享圖書相關的資料和實用的技術指南。
第1章 初探門徑 ——Web應用程式基礎理論 1
1．1 Web應用程式是怎樣煉成的 1
1．2 程式師是如何開發Web應用程式的 6
1．2．1 Web程式的分層結構 7
1．2．2 各司其職的程式師 8
1．3 研究Web應用程式的“利器” 11
1．3．1 黑盒測試類工具 11
1．3．2 白盒測試類工具 13
1．4 小結 14
第2章 登堂入室 ——Web伺服器與負載均衡 15
2．1 羅馬不是一天建成的 15
2．2 眾人拾柴火焰高——集群技術 17
2．2．1 集群技術的核心——負載均衡演算法 18
2．2．2 實現負載均衡的設備 19
2．2．3 集群的高可用性 21
2．2．4 負載均衡設備的部署 22
2．2．5 集群擴展實例 23
2．3 用LVS實現負載均衡 25
2．3．1 DR模式 26
2．3．2 TUN模式 26
2．3．3 NAT模式 27
2．3．4 FULL NAT模式 28
2．4 保證負載均衡設備的高可用性 28
2．5 基於OpenResty的負載均衡方案 32
2．6 使用TOA溯源真實IP 33
2．7 小結 34
第3章 禍起蕭牆 ——HTTPS和CDN的安全問題 35
3．1 伺服器與流覽器溝通的橋樑——HTTP 35
3．1．1 HTTP的工作原理 36
3．1．2 HTTP的缺陷 37
3．2 以安全為目標的HTTPS 38
3．2．1 HTTPS的工作原理 38
3．2．2 針對HTTPS的攻擊 39
3．2．3 HSTS的工作原理 40
3．2．4 針對HSTS的攻擊 41
3．3 CDN相關的概念 43
3．3．1 HTTP範圍請求 45
3．3．2 DDoS攻擊 47
3．3．3 放大攻擊 47
3．4 RangeAmp攻擊 48
3．4．1 小位元組範圍（SBR）攻擊 49
3．4．2 重疊位元組範圍（OBR）攻擊 50
3．5 小結 52
第4章 四戰之地 ——Web服務的安全因素 53
4．1 Web服務所面臨的威脅 53
4．2 Web服務安全的外部環境因素 54
4．2．1 作業系統的漏洞 55
4．2．2 伺服器應用程式的漏洞 66
4．2．3 Docker的缺陷 69
4．3 Web服務安全的內部代碼因素 71
4．3．1 常見的Web程式漏洞 71
4．3．2 Web漏洞測試程式（以PHP DVWA為例） 73
4．3．3 命令注入（Shell Injection）的成因與分析 76
4．3．4 檔包含漏洞的分析與利用 82
4．3．5 上傳漏洞的分析與利用 88
4．3．6 跨站請求偽造漏洞的分析與利用 92
4．3．7 XSS的分析與利用 96
4．4 Web服務安全檢測工具（靜態代碼審計和動態檢測） 100
4．4．1 資訊搜集工具 100
4．4．2 漏洞掃描工具 102
4．4．3 Web安全掃描工具 103
4．4．4 代碼審計工具 104
4．5 小結 105
第5章 道高一尺 ——如何保護Web服務 106
5．1 WAF基礎知識 107
5．1．1 WAF簡介 107
5．1．2 反向代理機制 108
5．1．3 DDoS防護與WAF的區別 110
5．1．4 反爬蟲防護與WAF的區別 110
5．1．5 WAF的工作原理 110
5．2 Lua語言基礎 115
5．2．1 Lua保留字 115
5．2．2 變數與資料結構 115
5．2．3 控制結構 116
5．2．4 函式宣告與調用 117
5．2．5 規則運算式 121
5．3 WAF的規則編寫 122
5．3．1 XSS攻擊攔截正則 122
5．3．2 SQL注入攔截正則 123
5．4 高級攔截過濾規則 124
5．5 WAF的日誌分析技術 126
5．5．1 C模組日誌擴展模組 126
5．5．2 Lua的UDP日誌發送 129
5．5．3 Kafka日誌收集 130
5．5．4 在Conf中配置Syslog日誌輸出 130
5．5．5 基於log_by_lua階段實現日誌轉發 131
5．6 閘道型WAF系統 132
5．6．1 安裝OpenResty 133
5．6．2 安裝Lapis 133
5．6．3 創建Lua Web應用 133
5．6．4 Lor框架 135
5．6．5 Orange閘道 136
5．6．6 在雲環境中部署Orange 140
5．6．7 Apache APISIX閘道 144
5．7 流量鏡像與請求調度 147
5．7．1 流量鏡像與蜜罐系統的聯繫 147
5．7．2 配置邏輯 148
5．7．3 動態切換上游（蜜罐） 149
5．8 動態跟蹤技術 151
5．8．1 保證閘道的安全性 151
5．8．2 動態跟蹤技術 152
5．9 小結 153
第6章 魔高一丈 ——WAF可以讓我們高枕無憂嗎 154
6．1 入侵者如何檢測WAF 154
6．1．1 網站有無WAF保護的區別 154
6．1．2 檢測目標網站是否使用WAF 155
6．1．3 檢測目標網站使用的WAF產品 158
6．2 入侵者如何繞過雲WAF 161
6．3 常見的WAF繞過方法 163
6．3．1 利用WAF的檢查範圍 164
6．3．2 WAF與作業系統的解析差異 165
6．3．3 利用WAF與伺服器應用程式的解析差異 170
6．3．4 編解碼技術的差異 172
6．3．5 其他常用方法 175
6．4 小結 176
第7章 有跡可循 ——Web日誌審計 177
7．1 Web服務的日誌聚合 178
7．1．1 KafkaCat安裝 178
7．1．2 Nginx和OpenResty日誌配置 179
7．1．3 用KafkaCat發送日誌 180
7．2 Kafka資料佇列服務安裝 180
7．2．1 Kafka安裝與配置 180
7．2．2 Zookeeper安裝與配置 184
7．2．3 創建索引並測試 186
7．3 NxLog 187
7．3．1 NxLog安裝 187
7．3．2 NxLog配置 187
7．4 Graylog 189
7．5 日誌自動化取證分析 198
7．6 小結 204
第8章 太公釣魚，願者上鉤 ——蜜罐技術 205
8．1 蜜罐技術簡介 205
8．2 蜜罐的部署 208
8．2．1 Python環境安裝 208
8．2．2 安裝PIP 208
8．2．3 安裝VirtualEnv 208
8．2．4 創建Python虛擬環境 208
8．2．5 安裝OpenCanary 209
8．2．6 蜜罐系統組態管理 209
8．2．7 蜜罐服務分析 209
8．2．8 啟動蜜罐系統 214
8．3 常見的蜜罐服務 215
8．3．1 HTTP 216
8．3．2 FTP 217
8．3．3 SSH 218
8．3．4 Telnet 218
8．3．5 MySQL 219
8．3．6 Git 219
8．3．7 NTP 220
8．3．8 Redis 220
8．3．9 TCP 221
8．3．10 VNC 221
8．3．11 RDP 222
8．3．12 SIP 223
8．3．13 SNMP 223
8．3．14 Nmap 224
8．3．15 SYN探測 225
8．3．16 FIN 225
8．3．17 XmasTree 226
8．3．18 Null 227
8．3．19 MSSQL 228
8．3．20 HTTPProxy 228
8．4 虛擬蜜罐技術與擴展 229
8．5 蜜罐運維管理 234
8．6 蜜罐流量監聽技術與實現 236
8．6．1 基於C與Pcap實現的流量分析工具 236
8．6．2 創建蜜罐監聽 237
8．6．3 編寫Makefile 239
8．6．4 核心API解析 239
8．6．5 資料來源外掛程式 243
8．6．6 過濾外掛程式 245
8．6．7 日誌輸出外掛程式 246
8．7 用交換機埠聚合技術實現蜜罐部署 247
8．7．1 交換機埠聚合與蜜罐VLAN劃分 247
8．7．2 單物理網卡與多IP蜜罐實例監聽 248
8．7．3 案例1：捕獲內網服務發起的掃描行為 248
8．7．4 案例2：勒索病毒軟體監控 249
8．7．5 收集攻擊payload資料 249
8．7．6 日誌中心與威脅報警 250
8．7．7 蜜罐系統的監控與運維 251
8．8 小結 252
第9章 眾擎易舉 ——大資料時代的Web安全 253
9．1 正常URL與惡意URL 254
9．2 傳統的惡意URL檢測方法 256
9．3 當URL檢測遇上機器學習 257
9．4 深度學習框架 258
9．5 URL的向量表示 259
9．6 基於LSTM的惡意URL識別模型 261
9．7 URL識別模型與WAF的結合 264
9．7．1 自動威脅日誌採集 265
9．7．2 Sklearn大資料環境 267
9．7．3 大數據建模實踐 269
9．8 小結 271
第10章 步步為營 ——網路安全解決方案 272
10．1 通過命令注入漏洞進行滲透 273
10．1．1 攻防系統結構 273
10．1．2 DVWA的反彈Shell操作 275
10．1．3 日誌與資料中心 276
10．2 基於DSL的攔截檢查防禦 278
10．2．1 DSL與小語言OpenResty EdgeLang 278
10．2．2 基於OpenResty EdgeLang的攔截檢查 280
10．3 基於語義分析庫的威脅攻擊分析 282
10．3．1 語義分析原理 282
10．3．2 libInjection語義分析庫 283
10．3．3 開源語義分析庫的局限 283
10．4 基於神經網路的威脅建模手段 284
10．4．1 規則泛化 284
10．4．2 資料神經網路 284
10．5 跟蹤Shell反彈執行進程 285
10．5．1 System動態跟蹤技術 285
10．5．2 OpenResty YLang語言 287
10．5．3 火焰圖與動態跟蹤 289
10．5．4 OpenResty YSQL語言 290
10．6 小結 292
