问题 渗透者在扫站的时候会频繁请求,我们可以做一些策略来封堵这些频繁访问的ip,把ip加入黑名单. 策略 2秒之内访问次数超过100,加入黑名单. 实现思路 初次访问把访问Ip作为键,访问ip,时间,次数(初始值为1)封装为一个对象作为value,放入map. 开启定时器,定时器每秒执行一次,在定时器里面循环map,2秒之内访问次数超过100的ip加入黑名单数组,同时清除加入黑名单ip对应的map key和value. 在代理程序之前,判断请求过来的ip是否在黑名单,如果在,就拒绝访问. # 核

今天,要统计一个系统的每个ip访问次数,于是我找到该系统访问日志,并写脚本实现.   访问日志情况: [root@qular ~]# cd /usr/local/nginx/logs/ [root@qunlar logs]# head access.log  59.151.44.186 - - [15/Dec/2014:20:19:11 +0800] "POST http://ebws.travelsky.com/etcwip/services/CWIPService HTTP/1.0"

使用python脚本实现统计日志文件中的ip访问次数,注意此脚本只适用ip在每行开头的日志文件,需要的朋友可以参考下 适用的日志格式: 106.45.185.214 - - [06/Aug/2014:07:38:59 +0800] "GET / HTTP/1.0" 200 10 "-" "-" 171.104.119.22 - - [06/Aug/2014:08:55:01 +0800] "GET / HTTP/1.0" 20

前言:python统计apache.nginx访问日志IP访问次数并且排序(显示前20条).其实用awk+sort等命令可以实现,用awk数组也可以实现,这里只是用python尝试下.   apache脚本: ips = {} with open("/root/mail_access_log-20180629") as fh: for line in fh: ip = line.split(" ")[0] if 6 < len(ip) <=15: ips

策略1: 在redis中保存一个count值(int),key为user:$ip,value为该ip访问的次数,第一次设置key的时候,设置expires. count加1之前,判断是否key是否存在,不存在的话,有两种情况:1.该ip未访问过:2.该ip访问过,但是key已经过期了.那么此时需要再次设置一次expires. 如果用户访问的时候,判断count的值是否大于上限,如果低于上限,就处理请求,否则就拒绝处理请求. 策略2: 考虑这种情况,假设只允许用户60秒内访问100次,如果有一个用

import timea=0while True: d={} f = open(r"/Users/**juan/Downloads/access.log",encoding="utf-8") f.seek(a) for line in f: if line.split() !="": f1=line.split(" ")[0] if f1 not in d: d[f1]=1 else: d[f1] += 1 a=f.tell(

ps:下面实例是每隔30秒访问次数不超过3次 1.Filter: using Infrastructure.Log; using Infrastructure.Web; using Lemon.Stats.Model; using System; using System.Collections.Generic; using System.Net; using System.Net.Http; using System.Threading.Tasks; using System.Web.Http

#1.1分钟之内ip访问次数超过200次的,就给他的ip加入黑名单#需求分析: #1.读日志,1分钟读一次 #2.获取这1分钟之内所有访问的ip #3.判断ip出现的次数,如果出现200次,那么就加入黑名单 #4.因为每次读文件的时候,都是从文件开头开始读的,所以导致重复读了以前已经读过的 #5.要记录每次读完之后的,文件指针,再用seek移动到那个位置 tell() import time pin=0 while True: ips = [] fr = open('access.log') f

分IP统计访问次数即网站统计每个IP地址访问本网站的次数. 分析 因为一个网站可能有多个页面,无论哪个页面被访问,都要统计访问次数,所以使用过滤器最为方便. 因为需要分IP统计,所以可以在过滤器中创建一个Map,使用IP为key,访问次数为value.当有用户访问时,获取请求的IP,如果IP在Map中存在,说明以前访问过,那么在访问次数上加1,即可:IP在Map中不存在,那么设置次数为1. 那么问题来了! 问题一:为什么使用Map存放? Map是一个由键值对组成的数据结构,其中所有的key组成一

nginx可以通过HttpLimitReqModul和HttpLimitZoneModule配置来限制ip在同一时间段的访问次数. HttpLimitReqModul用来限制连单位时间内连接数的模块,使用limit_req_zone和limit_req指令配合使用来达到限制.一旦并发连接超过指定数量,就会返回503错误. HttpLimitConnModul用来限制单个ip的并发连接数,使用limit_zone和limit_conn指令. 这两个模块的区别前一个是对一段时间内的连接数限制,后者是

nginx日志中访问最多的100个ip及访问次数 awk '{print $1}' /opt/software/nginx/logs/access.log| sort | uniq -c | sort -n -k 1 -r | head -n 100

分ip统计网站的访问次数 ip count 192.168.1.111 2 192.168.1.112 59 统计工作需要在所有资源之前都执行,那么就可以放到Filter中了. 我们这个过滤器不打算做拦截操作!因为我们只是用来做统计的. 用什么东西来装载统计的数据.Map<String,Integer> 整个网站只需要一个Map即可! Map什么时候创建(使用ServletContextListener,在服务器启动时完成创建,并只在到ServletContext中),Map保存到哪里!(Ma

统计工作需要在所有资源之前都执行,那么就可以放到Filter中了. 我们这个过滤器不打算做拦截操作!因为我们只是用来做统计的. 用什么东西来装载统计的数据.Map<String,Integer> 整个网站只需要一个Map即可! Map什么时候创建(使用ServletContextListener,在服务器启动时完成创建,并只在到ServletContext中),Map保存到哪里!(Map保存到ServletContext中!!!) Map需要在Filter中用来保存数据 Map需要在页面使用,

分析: 统计工作需要在所有资源之前都执行,那么就可以放到Filter中. 我们这个过滤器不打算做拦截操作!因为我们只是用来做统计 用什么东西来装载统计的数据.Map<String,Integer> 整个网站只需要一个Map即可! Map什么时候创建(使用ServletContextListener,在服务器启动时完成创建,并只在到ServletContext中),Map保存到哪里!(Map保存到ServletContext中) >Map需要在Filter中用来保存数据 >Map需要

使用python找出nginx访问日志中访问次数最多的10个ip排序生成网页 方法1:linux下使用awk命令 # cat access1.log | awk '{print $1" "$7" "$9}'|sort -n|uniq -c |sort -n -r|head -10 方法2:通过python处理日志 #encoding=utf-8 # 找到日志中的top 10,日志格式如下 #txt = '''100.116.167.9 - - [22/Oct/201

我们面临的问题有以下两点:1)数据量太大,无法在短时间内解决:2)内存不够,没办法装下那么多的数据.而对应的办法其实也就是分成1)针对时间,合适的算法+合适的数据结构来提高处理效率:2)针对空间,就是分而治之,将大数据量拆分成多个比较小的数据片,然后对其各个数据片进行处理,最后再处理各个数据片的结果.原文中也给出一个问题,"从3亿个ip中访问次数最多的IP",就试着来解决一下吧.1)首先,生成3亿条数据,为了产生更多的重复ip,前面两节就不变了,只随机生成后面的2节. private

nginx可以通过ngx_http_limit_conn_module和ngx_http_limit_req_module配置来限制ip在同一时间段的访问次数. ngx_http_limit_conn_module:该模块用于限制每个定义的密钥的连接数,特别是单个IP​​地址的连接数．使用limit_conn_zone和limit_conn指令． ngx_http_limit_req_module:用于限制每一个定义的密钥的请求的处理速率,特别是从一个单一的IP地址的请求的处理速率.使用“泄漏桶

package web.listener; import javax.servlet.ServletContext; import javax.servlet.ServletContextEvent; import javax.servlet.ServletContextListener; import javax.servlet.annotation.WebListener; import javax.servlet.http.HttpSessionAttributeListener; imp

1.内存不受限 一个IP有32bit(4Byte),1GB=10亿,那么在4GB内存的情况下,可以存10亿个IP.用HashMap,边存入IP边维护一个最大次数,这样遍历一遍就可以求出,时间复杂度为O(n). 2.内存受限 假设我们有1TB的数据,但内存只有4GB,不能将数据全部读入内存做运算. 从输入流中读取1TB的数据,将IP地址按模1000运算,相同的模值IP写到同一个文件中.这样就会产生1000个小文件,每个文件大约1GB,且保证了相同的IP一定在同一个文件中. 对这1000个文件中的每

如何设置能限制某个IP某一时间段的访问次数是一个让人头疼的问题,特别面对恶意的ddos攻击的时候.其中CC攻击(Challenge Collapsar)是DDOS(分布式拒绝服务)的一种,也是一种常见的网站攻击方法,攻击者通过代理服务器或者肉鸡向向受害主机不停地发大量数据包, 造成对方服务器资源耗尽,一直到宕机崩溃. cc攻击一般就是使用有限的ip数对服务器频繁发送数据来达到攻击的目的,nginx可以通过HttpLimitReqModul和HttpLimitZoneModule配置来限制ip在同

Flask-Limiter provides rate limiting features to flask routes. It has support for a configurable backend for storage with current implementations for in-memory, redis and memcache. Flask-Limiter对flask的路由功能提供访问速率限制的功能.访问的信息可以存储到应用本身的内存里,或者存储到redis.mem