首页
/ Slowloris DoS工具: 低带宽拒绝服务攻击利器

Slowloris DoS工具: 低带宽拒绝服务攻击利器

2024-08-10 14:54:09作者:江焘钦

项目介绍

Slowloris是一款著名的低带宽消耗型拒绝服务(DoS)测试工具,最初由Robert "RSnake"霍奇金森开发。这个项目在GitHub上的实例@gkbrk/slowloris提供了一个Python重写版本,使得执行测试目标服务器连接池资源消耗的评估变得更加便捷且高效。通过模拟大量不完整但持续的HTTP请求,Slowloris能够以极小的网络流量测试Web服务器的抗压能力。

项目快速启动

环境需求

确保你的系统中已经安装了Python(推荐3.6及以上版本)。

安装 Slowloris

首先,你需要克隆此项目到本地:

git clone https://github.com/gkbrk/slowloris.git
cd slowloris

然后,你可以直接运行脚本进行测试(仅供学习和防御测试,请合法合规使用):

python slowloris.py -s <target_server_ip>

这里的<target_server_ip>替换为你想要测试的目标服务器地址。

注意: 使用此类工具需遵循法律及道德规范,仅用于安全研究和防御机制测试,对未经授权的系统进行测试是违法的。

应用案例和最佳实践

在网络安全领域,Slowloris常被作为教学工具来演示如何测试HTTP协议的漏洞防护能力。最佳实践是,在安全实验室环境中,安全研究员使用它来评估服务器的抗压能力,以及测试WAF(Web Application Firewall)的有效性。了解如何配置服务器和防火墙策略以抵御这类测试是非常重要的。

典型生态项目

虽然Slowloris本身就是一个独立的项目,但在安全防御领域,它的存在推动了一系列相关工具和技术的发展,比如:

  • WAF规则优化: 开发更智能的WAF规则以检测并阻止此类慢速请求。
  • 服务器配置加固: 如调整TimeOut设置、增加连接限制等,以减少受到Slowloris测试的影响。
  • 监控与响应系统: 实施实时监控系统,一旦检测到异常连接行为立即报警,并自动采取缓解措施。

总之, Slowloris不仅是安全测试的工具,更是网络安全专业人员的教育资源和防御策略的催化剂。正确理解和应对这类测试,对于维护互联网的安全稳定至关重要。

登录后查看全文
热门项目推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
152
1.97 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
ops-mathops-math
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
486
37
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
315
10
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
191
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
991
395
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
193
276
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
937
554
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
75
69