python实现的防DDoS脚本

yipeiwu_com7年前Python基础
这篇博可以说连开场白都可以省掉了,之所以被DDoS,并不是因为惹了疯狗被追着咬,而是因为VC悲剧之后流量全到simplecd来了。
不仅如此,一些笨蛋们在抓站,一些笨蛋们在用迅雷下载,100Mbps的端口居然已经满负荷运作十几个小时了,这是什么概念?100Mbps满负荷1天,流量就是1000G,这样下去不用多久,我就可以等着上百刀的罚单了,泪飙。
此外,100Mbps的速度使得硬盘都快转不动了,严重拖累网站的响应速度,卡得我欲仙欲死啊真是。想当年VC挂了一天,被抓站的家伙们搞得一个礼拜半残废状态(其中那些家伙包括我在内,汗)。simplecd就更支撑不了了。
事实上这种人肉DDoS比正常的DDoS更加难以区分和预防,不过也就只能尽人事,听天命了,参考一些文章写了个python的防止DDoS的脚本,加入cron每分钟执行即可。
实现原理是,查询netstat的连接数,同IP超过一定连接的用iptables封禁一定时间,自动封禁,自动解封。
复制代码 代码如下:

from subprocess import Popen,PIPE
import re
import time
import sqlite3
CONCURRENCY_ALLOWED = 30
OUTDATE_TIME = 86400
# initializing database
db = sqlite3.connect("/tmp/ddos.db3")
c = db.cursor()
try:
c.execute("create table ddos (ip text unique,date integer);")
except:
print "database exists"
# blocking ips has more than CONCURRENCY_ALLOWED connections
pipe = Popen("netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n > /tmp/ddos.txt",shell=True,bufsize=1024,stdout=PIPE).stdout
#ddos = pipe.read()
ddos = open("/tmp/ddos.txt").read()
ct = re.compile(r"(\S+)\s+(\S+).*\n").findall(ddos)
for count,ip in ct:
if int(count)>CONCURRENCY_ALLOWED and (ip != "127.0.0.1") and (not ip.startswith("192.168")):
out = Popen("iptables -I INPUT -s %s -j DROP"%ip,shell=True,bufsize=1024,stdout=PIPE).stdout
print "blocking %s for %s visits" % (ip,count)
c.execute('replace into ddos values (?,?)',(ip,int(time.time())))
time.sleep(0.1)
db.commit()
# unblocking outdated blockings
c.execute("select * from ddos")
ddos = c.fetchall()
for ip,date in ddos:
if date + OUTDATE_TIME < time.time():
c.execute("delete from ddos where ip=?",(ip,))
print "unblocking %s" % ip
out = Popen("iptables -D INPUT -s %s -j DROP"%ip,shell=True,bufsize=1024,stdout=PIPE).stdout
time.sleep(0.1)
db.commit()

目前来说这个脚本的效果是0,封了500多号人了,但是还是满速,真是可怕。
24日 更新:
同时用这个脚本,外加转移桌面版的站点到一个10M unlimited的地方以后,似乎天下太平了(吗?)

相关文章

Python 详解基本语法_函数_返回值

Python 详解基本语法 概要: 函数的返回值是函数重要的组成部分。函数的根本在于实现程序的部分功能,所以很多时候我们需要将函数执行后的结果返回给程序再由程序作出进一步的操作。可以说是...

Python使用Opencv实现图像特征检测与匹配的方法

Python使用Opencv实现图像特征检测与匹配的方法

特征检测是计算机对一张图像中最为明显的特征进行识别检测并将其勾画出来。大多数特征检测都会涉及图像的角点、边和斑点的识别、或者是物体的对称轴。 角点检测 是由Opencv的cornerH...

TensorFlow模型保存/载入的两种方法

TensorFlow 模型保存/载入 我们在上线使用一个算法模型的时候,首先必须将已经训练好的模型保存下来。tensorflow保存模型的方式与sklearn不太一样,sklearn很直...

如何搜索查找并解决Django相关的问题

1. 卡住是怎么办 按照以下步骤, 前提是你需要懂点英文: 尽可能自己想办法解决 仔细阅读相关文档, 确保不错过任何相关内容 在Google, 百度, mailing lists或Sta...

python的dataframe和matrix的互换方法

实例如下所示: #-*- encoding:utf-8 -*- import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np...