根据 Hashcash 做的 反机器人 CC 攻击算法

[typcn]

我想了想还是单独贴出来让更多的人看到，大家一起看一下可行性以及是否存在问题。

体验可以到这里 http://blog.eqoe.cn/ 在右边进行搜索

我们可以看到点击搜索的时候客户端发送了 3 次请求。

• 第一次：提交 Get 请求，服务器返回 error=1 表示该关键词没有被内存缓存，需要 Hash 验证
• 第二次：提交 Get 请求，获得一个 TOKEN，然后客户端在此 TOKEN 后增加数字，直到这个字符串 SHA1 值的前4位为0（服务器需要保证 TOKEN 与每个 IP 地址对应）

客户端计算 Hash 示例代码

var tk = "获得的TOKEN内容";
var str = 10000;
var lasthash = "";
while(lasthash.indexOf("0000") != 0){ //如果 lasthash 前4位不是0则持续循环
    str++;
    lasthash = sha1(tk+str.toString()); //把 Token 和 数字拼接起来
}; //经过多次测试 PC端计算大约需要1-3秒 移动端需要2-5秒

• 第三次：我们将 tk str 以及 要搜索的内容 POST 到服务器上，服务器识别 TOKEN 与 IP 地址相符，并且与 str 合并之后的 sha1 结果前4位为0，服务器返回搜索结果，否则提示客户端进行重试。

如果需要的话你可以对我的 blog 进行压力测试，别打太狠就行。。。

假设使用 C 语言制作客户端计算一个 Hash 需要 2 秒，攻击者使用 16 核电脑和若干代理IP，那么你的服务器每秒只会收到 8 个以下的请求，这种算法应对一般的攻击应该可以无压力的防住吧？

[procen424]

楼主找个强一点的工作量证明算法吧
SHA1用显卡或FPGA跑 会把CPU虐哭的
而且都是现成的代码

[icedx]

博客是WP?

[lijun20020229]

比特币的工作量证明据说早就有了，1996年Adam Back开发的“Hashcash"用来反垃圾邮件。

[typcn]

@icedx 不是WP 是 node.js 自己写的

[binux]

我直接压 sha1 就完了，按照几万次 sha1 就需要1秒计算，只要我每秒请求超过几万次，你就挂了。

[typcn]

@binux 防火墙吃干饭啊。。。你1秒还没请求10次就被封IP了，而且在服务端也可以加验证，验证失败X次进行拦截，X个同段IP失败拦截IP段。

[binux]

@typcn 谁说我就一个IP了

[icedx]

@typcn 窝巢菊...

[typcn]

@binux 真要有超多IP，打静态文件也打挂了，别说仅仅是 SHA1。 还有，执行一次 sha1 比执行一次搜索耗费的资源小了无数倍

[geew]

就用户体验来说 我觉得这种方法不好 用更简单的频率限制不挺好的么 过高的频率直接打入黑名单 限制一定的时间再开放

[binux]

@typcn 比静态资源高。

[typcn]

@geew 简单的频率限制，去网上抓一堆垃圾代理，分分钟拥有几千 IP

[nilai]

@typcn 有一个问题想问你， 你一个长40 位的字符串 再后面拼接了一个 1--10000的随机数 再进行sha1加密， 生成的这1万个hash中。 一定会有一个hash的前4位为0么？

[typcn]

@binux 静态资源也会发生散列哈希运算，磁盘读取之后，计算服务器上文件的 ETag ，将 header 等信息发送给用户。
大部分静态资源服务器有这个。

[typcn]

@nilai 随机数是无限+1的，经过我的测试一般会在3秒之内得到结果

[hellogbk]

感觉客户端会卡死呢。

[binux]

@typcn 你的静态资源没有缓存吗，每次都重新计算？etag 计算量比 sha1 要小。

[typcn]

@hellogbk 浏览器会暂时无响应，但是等三秒比输入验证码好多了。

@binux 不重新计算如何知道文件变化了没有？我知道计算量小，我只是提供这一种方法，至于到底用在哪个地方合适与否就是使用者考虑的了。。比如我用在了搜索上，执行 sha1 就比执行搜索快多了，很显然可以大大减轻压力。

[binux]

其实这个是有效的，攻击找的是系统中最消耗资源的请求。
而将搜索用 sha1 验证，降低了搜索的请求消耗。
其实也不一定要用 sha1 ，关键是拉大客户端和服务器端的计算压力差，比如这里是 0xffff : 1。换成 md5 也是一样的，服务器还算得快一点。

[binux]

@typcn 实际上 nginx 是 mtime + size