简介
最近，网络安全社区发现了一个影响OpenResty平台的新漏洞，编号为CVE-2024-39702。这一漏洞出现在OpenResty使用的LuaJIT分支中，通过字符串哈希函数的缺陷，攻击者可以进行Hash拒绝服务攻击（HashDoS）。本文将帮助你了解这个漏洞，并介绍一些有效的防范措施。
漏洞详情
该漏洞源于OpenResty 1.19.3.1到1.25.3.1版本中lj_str_hash.c文件的缺陷。这里的字符串哈希函数在处理字符串时存在HashDoS攻击的风险。攻击者可以通过发送特定的请求，导致服务器资源被大量占用，使得服务器响应变慢，甚至无法正常工作（DoS攻击）。
该漏洞只存在于OpenResty对LuaJIT的定制版本中（托管在GitHub的openresty/luajit2仓库），原版LuaJIT则没有受到影响。
什么是HashDoS？
HashDoS是一种利用哈希函数冲突的拒绝服务攻击。你可以把它想象成一个邮局突然收到大量垃圾邮件，每封邮件的内容都不同，但地址非常相似，这会让邮局在处理这些邮件时变得非常混乱，花费大量时间。服务器在面对大量具有相同哈希值的请求时，情况类似，性能会显著下降，导致拒绝服务。
影响
这个漏洞会严重影响使用受影响OpenResty版本的系统性能。攻击者只需发送精心构造的请求，就可以让服务器占用大量资源，导致系统变慢或无法响应。这对依赖高性能、高可用性的服务（如Web服务器和API）可能会造成很大影响。
实际例子：想象你在用手机订餐时，发现餐厅的服务器非常慢，甚至无法连接。这种情况可能是因为有人利用HashDoS漏洞发起了攻击，让餐厅的服务器无法处理正常客户的请求。这不仅影响用户体验，还可能给企业造成直接的经济损失。
应对措施
幸运的是，有一些方法可以减少CVE-2024-39702带来的风险：
-
更新OpenResty版本： 最有效的方法是升级到已修复此问题的OpenResty版本。请访问OpenResty的官方网站，获取关于漏洞修复的详细信息。
实际应用：如果你正在使用OpenResty搭建网站，及时更新OpenResty可以避免遭受HashDoS攻击。
-
应用请求速率限制： 在NGINX（OpenResty的基础）中配置请求速率限制，可以有效防止资源被过度消耗。通过使用
limit_req_zone和limit_conn_zone指令，限制用户的请求次数和连接数。实际应用：比如一个在线商城，可以设置每个IP地址每秒最多访问10次，以防止恶意用户通过频繁请求瘫痪系统。
-
部署Web应用防火墙（WAF）： 使用WAF可以帮助检测和拦截试图利用漏洞的恶意请求。
实际应用：使用阿里云或腾讯云提供的WAF服务，可以自动识别并拦截潜在的HashDoS攻击，让你的服务更安全。
-
监控流量： 定期监控流量，注意是否有异常活动，例如请求量的突然增加，可能表明正在进行攻击。
实际应用：如果你管理一家在线教育网站，看到某个时段内请求量猛增但没有增加真实用户访问，那就需要警惕是否有恶意攻击。
结论
CVE-2024-39702是一个严重的安全漏洞，可能威胁到使用受影响版本OpenResty的系统。通过及时的应对措施，如更新版本、设置请求限制、使用WAF防火墙、以及监控流量，企业可以提高防御能力，保障系统服务的稳定和安全。
请保持警惕，确保系统时刻更新至最新版本，并遵循最佳安全实践来保护你的基础设施。
CVE-2024-39702: Python 中 HashDoS 漏洞的示例
1. 存在 HashDoS 漏洞的代码示例
以下代码展示了如何利用不安全的哈希算法处理用户输入，可能导致系统性能问题。
# 漏洞代码：一个简单的字典，用于存储用户输入的键值对
def vulnerable_hash_store(user_inputs):
hash_dict = {}
for key, value in user_inputs:
hash_dict[key] = value
return hash_dict
# 用户输入的例子
user_inputs = [
("a", 1),
("b", 2),
("c", 3),
# 攻击者可以构造更多具有相同哈希值的键，导致哈希表性能下降
]
result = vulnerable_hash_store(user_inputs)
print(result)漏洞说明：vulnerable_hash_store()函数会将用户输入的键值对存储在一个字典中。由于 Python 的字典基于哈希表实现，如果输入的键被特意构造成相同的哈希值，就会导致大量的哈希冲突，从而使系统处理时间急剧增加。
2. 攻击 PoC（证明概念）
以下是利用上述哈希冲突漏洞的攻击 PoC。
import time
# 攻击 PoC：生成具有相同哈希值的字符串列表
def generate_collision_strings(count):
collision_strings = []
base_string = "collision"
for i in range(count):
collision_string = f"{base_string}_{i}"
collision_strings.append((collision_string, i))
return collision_strings
# 模拟攻击
user_inputs = generate_collision_strings(100000) # 生成 10 万个哈希冲突的键
start_time = time.time()
vulnerable_hash_store(user_inputs) # 执行可能被攻击的代码
end_time = time.time()
print(f"处理时间: {end_time - start_time} 秒")攻击说明：
通过generate_collision_strings()生成大量哈希值冲突的键（例如，collision_0,collision_1...），然后将其传递给vulnerable_hash_store()，可以显著增加处理时间，导致系统性能下降。
改进建议
- 避免直接使用不安全的哈希算法处理用户输入。
- 对用户输入进行限制，如限制键值长度和数量。
- 使用防哈希碰撞的库或数据结构（如 Python 的
hashlib提供的安全哈希算法）。
解释
-
generate_collision_strings()函数：生成一些具有相同哈希值或容易引发哈希冲突的字符串，作为字典的键，导致字典存储时发生大量哈希冲突。 -
攻击效果：当传入大量冲突键时，系统需要花费额外时间来解决冲突，导致程序运行时间显著增加。
实际应用
假设你的 Python 服务器接收用户提交的注册表单，并把这些数据存入服务器内存。如果攻击者大量发送恶意数据，服务器将由于哈希冲突而变得极度缓慢，甚至无法响应其他用户的正常请求，从而实现拒绝服务攻击。
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