代理服务器封锁分析 | 原創，AI翻譯

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代理伺服器中的API能否避免GFW封禁？

我在我的Shadowsocks實例上運行了一個簡單的伺服器，代碼如下：

from flask import Flask, jsonify
from flask_cors import CORS
import subprocess

app = Flask(__name__)
CORS(app)  # 為所有路由啟用CORS

@app.route('/bandwidth', methods=['GET'])
def get_bandwidth():
    # 運行vnstat命令以獲取eth0的5分鐘間隔流量統計數據
    result = subprocess.run(['vnstat', '-i', 'eth0', '-5', '--json'], capture_output=True, text=True)
    data = result.stdout

    # 將捕獲的數據作為JSON響應返回
    return jsonify(data)

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

並且我使用nginx來服務443端口，如下所示：

server {
    listen 443 ssl;
    server_name www.some-domain.xyz;

    ssl_certificate /etc/letsencrypt/live/www.some-domain.xyz/fullchain.pem; # 由...
    # ...
    location / {

        proxy_pass http://127.0.0.1:5000/;
        # ...
    }
}

這個伺服器程序提供網絡數據，我將該伺服器用作我的代理伺服器，使我能夠使用網絡數據在我的博客上顯示我的在線狀態。

有趣的是，這個伺服器已經幾天沒有被防火長城（GFW）或其他網絡控制系統封禁了。通常，我設置的代理伺服器會在一兩天內被封禁。該伺服器在像51939這樣的端口上運行Shadowsocks程序，因此它運行的是Shadowsocks流量與常規API流量的混合。這種混合似乎讓GFW認為該伺服器不是專用代理，而是一個正常伺服器，從而避免封禁IP。

這個觀察很有趣。似乎GFW使用特定的邏輯來區分代理流量和常規流量。雖然許多網站如Twitter和YouTube在中國被屏蔽，但許多外國網站——如國際大學和公司的網站——仍然可以訪問。

這表明GFW可能基於區分正常HTTP/HTTPS流量和代理相關流量的規則來運作。處理這兩種類型流量的伺服器似乎可以避免封禁，而僅處理代理流量的伺服器更有可能被封禁。

一個問題是GFW使用多長時間範圍來累積數據以進行封禁——是一天還是一小時。在這個時間範圍內，它檢測流量是否完全來自代理。如果是，則伺服器的IP會被封禁。

我經常訪問我的博客來查看我寫的內容，但在接下來的幾週內，我的注意力將轉移到其他任務上，而不是寫博客文章。這將減少我通過443端口訪問bandwidth API的次數。如果我發現再次被封禁，我應該編寫一個程序來定期訪問這個API以欺騙GFW。

以下是改進後的文本版本，結構更清晰，表達更明確：

防火長城（GFW）的工作原理。

第一步：記錄請求

import time

# 存儲請求數據的數據庫
request_log = []

# 記錄請求的函數
def log_request(source_ip, target_ip, target_port, body):
    request_log.append({
        'source_ip': source_ip,
        'target_ip': target_ip,
        'target_port': target_port,
        'body': body,
        'timestamp': time.time()
    })

log_request函數記錄了傳入請求的基本信息，如源IP、目標IP、目標端口、請求主體和時間戳。

第二步：檢查並封禁IP

# 檢查請求並封禁IP的函數
def check_and_ban_ips():
    banned_ips = set()

    # 遍歷所有記錄的請求
    for request in request_log:
        if is_illegal(request):
            banned_ips.add(request['target_ip'])
        else:
            banned_ips.discard(request['target_ip'])

    # 對所有識別的IP應用封禁
    ban_ips(banned_ips)

check_and_ban_ips函數遍歷所有記錄的請求，識別並封禁與非法活動相關的IP。

第三步：定義什麼是非法請求

# 模擬檢查請求是否非法的函數
def is_illegal(request):
    # 實際非法請求檢查邏輯的佔位符
    # 例如，檢查請求主體或目標
    return "illegal" in request['body']

在這裡，is_illegal檢查請求主體是否包含單詞“illegal”。這可以根據什麼構成非法活動擴展到更複雜的邏輯。

第四步：封禁識別的IP

# 封禁IP列表的函數
def ban_ips(ip_set):
    for ip in ip_set:
        print(f"封禁IP: {ip}")

一旦識別出非法IP，ban_ips函數通過打印其IP地址（或在真實系統中，可以阻止它們）來封禁它們。

第五步：基於80%非法請求的檢查和封禁IP的替代方法

# 基於80%非法請求檢查並封禁IP的函數
def check_and_ban_ips():
    banned_ips = set()
    illegal_count = 0
    total_requests = 0

    # 遍歷所有記錄的請求
    for request in request_log:
        total_requests += 1
        if is_illegal(request):
            illegal_count += 1

    # 如果80%或更多的請求是非法的，則封禁這些IP
    if total_requests > 0 and (illegal_count / total_requests) >= 0.8:
        for request in request_log:
            if is_illegal(request):
                banned_ips.add(request['target_ip'])

    # 對所有識別的IP應用封禁
    ban_ips(banned_ips)

這種替代方法根據非法請求的百分比評估是否應封禁IP。如果來自某個IP的80%或更多的請求是非法的，則封禁該IP。

第六步：增強非法請求檢查（例如，Shadowsocks和Trojan協議檢測）

def is_illegal(request):
    # 檢查請求是否使用Shadowsocks協議（主體包含類似二進制的數據）
    if request['target_port'] == 443:
        if is_trojan(request):
            return True
    elif is_shadowsocks(request):
        return True
    return False

is_illegal函數現在還檢查特定協議，如Shadowsocks和Trojan：

第七步：合法請求示例

例如，像GET https://some-domain.xyz/bandwidth這樣的請求肯定是合法的，不會觸發封禁機制。

第八步：代理伺服器流量特徵

代理伺服器的流量特徵與常規Web或API伺服器非常不同。GFW需要區分正常Web伺服器流量和代理伺服器流量，這兩者看起來可能完全不同。

第九步：用於智能檢測的機器學習和AI模型

考慮到通過互聯網傳遞的各種請求和響應，GFW可以採用AI和機器學習模型來分析流量模式並智能檢測非法行為。通過在各種流量類型上訓練系統並使用先進技術，它可以更有效地根據觀察到的模式封禁或過濾流量。

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