面试题：缓存设计之高级难度：应对复杂攻击场景下的缓存安全策略

Question

假设缓存系统遭受了DDoS攻击，同时伴随着恶意数据注入攻击，在保证缓存高性能的前提下，你会如何设计一套综合性的安全防护策略来应对这两种攻击场景？请详细说明技术选型、架构调整以及检测机制。

Answer 1

技术选型

1. 流量清洗设备：选用专业的DDoS流量清洗设备，如阿里云的DDoS高防IP等。这类设备可以基于深度包检测（DPI）技术，识别并过滤掉异常流量，将正常流量回注到缓存系统。
2. 验证码服务：引入验证码服务，如Google reCAPTCHA。在用户请求缓存数据前，要求用户完成验证码验证，以区分正常用户和恶意攻击者，防止恶意请求进入缓存系统。
3. 数据校验库：采用成熟的数据校验库，如Apache Commons Validator。对于注入到缓存中的数据，依据预定义的规则进行严格校验，确保数据的合法性。
4. 防火墙：配置防火墙，如开源的iptables或商业化的FortiGate防火墙。设置规则，限制对缓存系统端口的访问，只允许可信IP地址或特定网段的请求通过。

架构调整

1. 前端代理层：在缓存系统前端增加代理服务器，如Nginx。代理服务器一方面作为反向代理，缓存部分静态内容，减轻后端缓存系统压力；另一方面可以在代理层对请求进行初步过滤，如设置请求频率限制，阻止高频恶意请求。
2. 分层架构：将缓存系统分为多个层次，如接入层、缓存层和存储层。接入层负责处理外部请求，缓存层负责缓存数据，存储层负责持久化数据。在各层之间设置严格的访问控制和数据校验机制，防止恶意数据在不同层次间传播。
3. 隔离机制：将不同类型的数据缓存进行隔离，例如按照业务模块划分缓存区域。这样即使某个区域遭受恶意数据注入，也不会影响其他区域的正常运行。同时，对不同类型的数据设置不同的访问权限，提高安全性。

检测机制

1. 流量监控：使用流量监控工具，如Prometheus结合Grafana。实时监控缓存系统的网络流量，设置流量阈值，当流量超出正常范围时触发警报。通过分析流量的来源、请求频率、请求类型等特征，识别潜在的DDoS攻击。
2. 行为分析：建立用户行为分析模型，利用机器学习算法（如Isolation Forest算法）。通过学习正常用户的访问模式，如请求时间间隔、请求路径等，识别出不符合正常模式的异常请求，判断是否为恶意请求。
3. 数据校验与审计：定期对缓存中的数据进行校验，检查数据的完整性和合法性。同时，开启缓存系统的审计功能，记录所有的数据操作，包括数据的插入、更新和删除。通过审计日志分析，发现恶意数据注入的痕迹，并追溯攻击源头。