【ArchSummit架构师峰会】探讨数据与人工智能相互驱动的关系>>> 了解详情
写点什么

Facebook 引入 Haskell 升级 Sigma 防御系统

  • 2015-07-07
  • 本文字数:1991 字

    阅读完需:约 7 分钟

Facebook 的 Sigma 防御系统主要用来主动识别垃圾邮件、钓鱼攻击以及恶意链接等,并自动将其从网络中删除。随着网站内容和用户数量的极速增长,之前设计的 Sigma 系统渐渐不能满足网站的需求。Facebook 利用两年时间对 Sigma 进行了升级,用 Haskell 语言替代了 FXL(Feature eXtraction Language)语言对 Sigma 进行了重新编程。接下来,本文就 Sigma 升级的相关内容进行简要介绍。

作为 Facebook 的防御系统,Sigma 实际上就是一个规则引擎。对于网站上的每一个交互,它都会调用一系列相关的规则对这次交互的安全性进行评估。其中,这些规则主要包含了恶意攻击的相关模式。一旦交互中的内容符合了某个恶意攻击的规则定义,Sigma 就认定其为恶意内容,禁止发到网站中。这样,Sigma 就可以在攻击发生前识别并加以阻止。为了能够应对新出现的攻击模式,Sigma 中的规则集需要不断变化。这就要求 Facebook 团队不断分析网络中的攻击模式,并相应的修改规则集,以达到防御新型攻击的目的。

最初,Sigma 采用了 Facebook 自己推出的 FXL 语言。作为 Facebook 为对抗垃圾邮件而在 2013 年推出的编程语言,FXL 能够满足当时 Sigma 的需求。然而,随着网站的迅速发展,FXL 已经很难应对迅速扩大和日益复杂的规则集。它针对用户自定义的数据类型和模块缺乏某种抽象设备,而且基于翻译器的实现使得其处理速度也满足不了需求。Facebook 迫切需要一种能够在性能和表达性方面有良好表现的编程语言。该语言需要具备以下特性:纯函数式和强类型、能够自动打包和隐藏数据提取动作、在短时间内完成产品中代码的升级和更迭、极佳的性能以及支持交互式开发等。通过筛选,Facebook 发现 Haskell 最能符合这些要求——它是一个纯函数式、强类型的语言,有着成熟的编译器和交互式的环境( GHCi );Haskell 还拥有所需要的所有抽象设备、丰富的库集合以及活跃的开发者社区。然而,Haskell 并不能满足所有的特性需求——自动打包 / 并行处理数据提取和编译后代码的热替换。Facebook 团队还需要想办法解决这些问题。

为了支持自动打包和并行数据提取,Facebook 创建了 Haxl 框架。Haxl 能够把多个数据提取操作进行自动打包和并行执行。目前,Haxl 已经开源,其代码依托在 GitHub 中。此外,Facebook 团队在 GHC 中设计和实现了 Applicative donotation,使得编译器可以自动发掘串行代码中的并行性。接下来,有关编译后代码热交换的问题。每次有新的规则加入到版本库时,Facebook 团队都希望能够在 Sigma 运行中尽快把规则更新到每一台机器。一般来说,在一个程序运行过程中动态修改其代码是一件很难的事情。然而,Facebook 团队通过认真分析,发现了一个关键的现象——Sigma 接收的请求寿命都很短暂。这样,系统只需要把新的请求送到新的代码,而老的代码可以在运行完正在服务的请求后再抛弃即可。Facebook 使用了 GHC 内置的运行时连接器进行加载和卸载代码。在卸载老版本的代码时,垃圾收集器(Garbage Collector,GC)也会参与其中。GC 会探测到什么时候老的代码不再被新的请求使用,从而指导相关人员进行安全卸载。

解决以上两个问题后,Facebook 就顺利采用了 Haskell 进行 Sigma 的编写。在代码设计中,Haskell 位于两个 C++ 层中间。因为 C++ thrift 服务器更加成熟、高性能,而且支持更多特性,顶层的服务器层采用 C++。在有需要时,它会调用下层的 Haskell。而在最底层,C++ 客户端代码负责与其他内部的服务进行通信。为了减少负担,Facebook 利用 Haskell 的 FFI(Foreign Function Interface)把 Haxl 数据源中的每一个 C++ 客户端封装起来,方便上层调用。

最后,Facebook 针对 25 种最常见的请求类型(基本覆盖了 Sigma 95% 左右的典型负载),比较了基于 Haskell 和 FXL 的系统的处理能力。结果表明,Haskell 在最好情况下能够比 FXL 快 3 倍左右,吞吐量平均高 20%-30%。Facebook 团队还在 GHC 中实现了分配限制机制(Allocation Limit)。该机制会在一个线程结束之前对其能够使用的内存数量进行鉴定,防止一个单独的请求占用太多的资源。一旦一个线程长期占用最大限额的资源,Haskell 会以异步例外(Asynchronous Exception)的形式来放弃本次请求。而且,Facebook 团队构建了一个交互式的环境和自己的包源 Stackage,提高工作效率。

目前,Facebook 已经开始使用 Haskell 编写而成的 Sigma 进行大规模对抗垃圾信息或其他攻击的活动。据透露,使用Haskell 的Sigma 工作性能良好,可靠性强。 Facebook 的软件工程师 Simon Marlow 表示,Haskell 并不是那么顺理成章的选择。在这升级过程中,Facebook 的后端安全团队经历了很多困难,也收获了很多经验。


感谢徐川对本文的审校。

给InfoQ 中文站投稿或者参与内容翻译工作,请邮件至 editors@cn.infoq.com 。也欢迎大家通过新浪微博( @InfoQ @丁晓昀),微信(微信号: InfoQChina )关注我们,并与我们的编辑和其他读者朋友交流(欢迎加入 InfoQ 读者交流群)。

2015-07-07 09:142244
用户头像

发布了 268 篇内容, 共 118.1 次阅读, 收获喜欢 24 次。

关注

评论

发布
暂无评论
发现更多内容

【试用邀请】星环科技TDH社区版:让大数据分析触手可及

星环科技

固态存储厂商忆联加入龙蜥社区,共建开源新生态

OpenAnolis小助手

开源 龙蜥社区 CLA 忆联 固态硬盘

南京大学:新时代数字化人才培养方案探讨

星环科技

函数计算异步任务能力介绍 - 任务触发去重

Serverless Devs

消息队列 异步执行

在线文本数字识别列表求和工具

入门小站

工具

Freedom自由协议质押挖矿系统开发

开发微hkkf5566

华为云AOM 2.0版本发布

华为云开发者联盟

运维 华为云 自动化运维 AOM

高级性能测试工程师面试必问十大问题

老张

性能测试 软件测试面试

Sophon CE社区版上线,免费Get轻量易用、高效智能的数据分析工具

星环科技

解题元宇宙,网络游戏中的多元通信方案

融云 RongCloud

Java Agent 踩坑之 appendToSystemClassLoaderSearch 问题

阿里巴巴云原生

Java 阿里云 云原生

微博评论高性能高可用架构设计(架构实战营 模块五作业)

Gor

消息队列 RabbitMQ 遇上可观测--业务链路可视化

阿里巴巴云原生

阿里云 云原生 RabbitMQ 消息队列

从居家办公中感悟适配器模式 | 社区征文

云小梦

JavaScript 初夏征文

linux之ClamAV杀毒软件安装配置

入门小站

Linux

星环科技数据安全管理平台 Defensor重磅发布

星环科技

隐私计算助力数据的安全流通与共享

星环科技

腾讯云发布CDW ClickHouse升级版,为海量数据实时分析场景提供极速体验

科技热闻

“授权同意”落地压力大?隐私计算提供一种可能的合规“技术解”

Jessica@数牍

隐私保护 数据安全 隐私计算 授权同意 数据处理合规

SAAS服务都有哪些优势

Geek_99967b

小程序

A tour of gRPC:02 - 从proto生成代码

BUG侦探

gRPC RPC protocolBuffer

腾讯云发布自动化交付和运维产品Orbit,推动企业应用全面云原生化

科技热闻

在线SQL转CSV工具

入门小站

工具

小程序在产业互联网有「大」作为

Speedoooo

小程序 产业互联网 小程序容器 Web3.0 消费互联网

华夏基金:基金行业数字化转型实践成果分享

星环科技

破解湖+仓混合架构顽疾,星环科技推出自主可控云原生湖仓一体平台

星环科技

Sophon Base 3.1 推出MLOps功能,为企业AI能力运营插上翅膀

星环科技

Sophon KG升级3.1:打破数据间壁垒,解放企业生产力

星环科技

从一个被应用商店坑了的BUG说起

IT蜗壳-Tango

自动化测试 IT蜗壳教学 6月月更

Sophon AutoCV:助力AI工业化生产,实现视觉智能感知

星环科技

我的远程办公初体验 | 社区征文

6个核桃

初夏征文

Facebook引入Haskell升级Sigma防御系统_后端_张天雷_InfoQ精选文章