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洪水攻擊作為黑客最常用的一種攻擊手段，以實施簡單粗暴著名，而且它大多無視防御。洪水攻擊同時也是信息安全領域，最值得研究的課題之一。

最常見的洪水攻擊，便是大名鼎鼎的DDoS。今天我們只聊DDoS中的其中一種類型——哈希洪水攻擊。

哈希洪水攻擊是一種拒絕服務攻擊，只要黑客找到攻擊面，就可以輕松得讓整個服務器陷入癱瘓。

哈希洪水攻擊原理

我們知道，在常用的數據結構里，有些數據結構的“平均運行時間”和“最差運行時間”差得很多，比如哈希表。

如果想連續插入多個元素到哈希表中，假定這些元素的鍵很少出現相同的哈希值，平均運行時間較少，但如果頻繁出現相同的哈希值，所需要的時間就會成倍的增加。

基于這一現象，有人突發奇想，既然“最差運行時間”和“平均運行時間”可以差距那么大，我們是不是可以找到一種方法，使該算法一直使用最差運行時間運行，進而占用大量服務器資源，以最小的代價促使服務器癱瘓?

還真可以實現!

2011年有人曾經做過一次實驗，攻擊一臺基于Java(Tomcat)的服務器時，只需要6kb/s的流量，就可以癱瘓Intel i7處理器。成本如此之低令人發指。

如果你還不明白哈希洪水攻擊，我們可以通過一個簡單的例子，進一步了解。

假設A在經營一家菜鳥驛站，那時候的菜鳥驛站，還沒有快件管理系統，A只能自己制定策略管理快件。

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A很快想到了一個辦法，以客戶手機號的尾數作為判斷條件，對快件進行分類整理。比如手機尾號為75的的快遞，就放在7號貨架的第5層上。

由于經營有方，A的菜鳥驛站的生意越來越好。

然而，快遞不配送到家，引起了顧客B的不滿，A和B經常為此鬧得十分不愉快。B決定狠狠報復一下。

經過一段時間的觀察，B發現菜鳥驛站的快遞分類方法的規律。于是B聯合自己的小伙伴，去申請了大量以7x結尾的手機號，并利用這些手機號在網上進行刷單，產生大量的空包裹。

很快，7號貨架被這些“惡意”快遞占滿，那些以7x結尾的正常客戶取快遞的時間越來越長，顧客滿意度直線下降，A所經營的菜鳥驛站經常遭到投訴，生意越來越差。

最終，因為人手不夠，無法及時處理這些快遞，A的菜鳥驛站最終關門歇業。

以上就是哈希洪水攻擊的過程。

防御哈希洪水攻擊

哈希洪水攻擊實在過于簡單粗暴，那有沒有什么辦法防御這類攻擊呢?

有!

通過菜鳥驛站這個例子，我們很容易想到兩種方法。

第一種是限制參數個數，每個貨架上能放多少包裹都是固定的，只有老包裹被取走，新包裹才能放上去。

第二種是想一套策略，禁止不明用戶提交數據，你這個包括掂起來空空的，有可能是刷單的包裹，對不起，不能放在貨架上。

理論上這些方法都可以有效防止哈希洪水攻擊，但沒辦法從根本上杜絕這類攻擊。

有人想到了一種絕妙的方法，既然B很容易就能猜到A管理快遞的規則，那么我們對規則進行加密，不就可以防止哈希洪水攻擊的發生嗎?

只要我們每建一個哈希表，就隨機生成一個新的秘密參數。這樣一來，即使相同的內容，放在不同的表里也會產生完全不同的內存分配。

這一過程，黑客無法預測，也就無法發動攻擊。

設計更加安全的帶密鑰的哈希算法，使黑客難以繞過，發動攻擊。

隨著互聯網的發展，攻守雙方展開了激烈的搏斗。Google、UIC等機構的研究人員設計了許多新的哈希函數，這些算法不停的更新，現如今已經形成一套穩定的算法標準，比眾多編程語言和開源項目所采納。

這些編程語言和開源項目，天然免疫哈希洪水攻擊。