Om een aangepaste rate limiting strategie te implementeren in je Flask-applicatie op basis van gebruikersrollen, kun je de volgende aanpak volgen: 1. Gebruikersrollen identificeren en beheer: - Zorg dat elke gebruiker een rol heeft, bijvoorbeeld in je database. - Bij elke API-aanroep bepaal je de rol van de gebruiker via authenticatie (bijvoorbeeld JWT, sessies, API-sleutels). 2. Verschillende limieten definiëren: - Stel voor elke rol specifieke limieten in, bijvoorbeeld: - Beheerder: onbeperkt of zeer hoge limieten - Standaard gebruiker: 100 verzoeken per uur - Gast: 10 verzoeken per uur 3. Rate limiting implementeren: - Gebruik een bibliotheek zoals Flask-Limiter, die ondersteuning biedt voor dynamische limieten. - Configureer de limieten op basis van de rol, bijvoorbeeld door een functie te gebruiken die de limiet bepaalt afhankelijk van de gebruikersrol. Voorbeeld: ```python from flask import Flask, request from flask_limiter import Limiter from flask_limiter.util import get_remote_address app = Flask(__name__) # Definieer limieten per rol ROLE_LIMITS = { 'beheerder': '10000 per hour', 'gebruiker': '100 per hour', 'gast': '10 per hour' } # Functie om limiet op basis van rol te bepalen def get_rate_limit(): user_role = get_user_role() # Haal de rol op uit je authenticatie return ROLE_LIMITS.get(user_role, '10 per hour') # Standaard limiet limiter = Limiter( app, key_func=get_remote_address, default_limits=[] # Geen standaardlimiet ) # Gebruik decorator met dynamische limiet @app.route('/api') @limiter.limit(get_rate_limit) def api(): return "API response" ``` 4. Statusbeheer en misbruikpreventie: - Gebruik een datastore (zoals Redis) om verzoeken te tellen en limieten bij te houden. - Monitor het gebruik real-time en log verdachte patronen. - Implementeer automatische blokkades of tijdelijke blokkeringen bij excessief gebruik. 5. Tools en technieken voor monitoring en aanpassing: - **Redis**: voor snelle opslag van tellers en limietgegevens. - **Monitoring dashboards**: zoals Grafana, gecombineerd met Prometheus of andere monitoring tools, om gebruik en verdachte activiteiten te visualiseren. - **Logging**: registreer alle limietoverschrijdingen en acties. - **Automatisering**: scripts of tools om limieten dynamisch aan te passen op basis van gebruikspatronen of incidenten. Door deze aanpak te combineren, kun je flexibel inspelen op verschillende gebruikersrollen, misbruik voorkomen en legitieme gebruikers soepel laten functioneren.

Hier is een uitgebreide uitleg voor het implementeren van role-based rate limiting in je Flask-applicatie: ## 1. Basisimplementatie met Flask-Limiter ```python from flask import Flask, request, jsonify from flask_limiter import Limiter from flask_limiter.util import get_remote_address from flask_login import current_user app = Flask(__name__) limiter = Limiter(app, key_func=get_remote_address) # Role-based rate limit functie def get_role_based_limit(): if hasattr(current_user, 'role'): if current_user.role == 'beheerder': return "1000 per minute" # Voeg hier andere rollen toe return "100 per minute" # Standaard limiet @app.route('/api/beheerder-endpoint') @limiter.limit(get_role_based_limit) def beheerder_endpoint(): return jsonify({"message": "Beheerder endpoint"}) ``` ## 2. Geavanceerde Role-Based Rate Limiter ```python from functools import wraps from flask import g import time class RoleBasedRateLimiter: def __init__(self): self.limits = { 'beheerder': {'requests': 1000, 'window': 60}, # 1000 requests per minuut 'standaard': {'requests': 100, 'window': 60}, 'gast': {'requests': 10, 'window': 60} } self.usage = {} # {user_id: [timestamp1, timestamp2, ...]} def check_limit(self, user_id, role): if role not in self.limits: role = 'standaard' current_time = time.time() limit_config = self.limits[role] # Schoon oude requests op if user_id in self.usage: self.usage[user_id] = [ ts for ts in self.usage[user_id] if current_time - ts < limit_config['window'] ] else: self.usage[user_id] = [] # Controleer limiet if len(self.usage[user_id]) >= limit_config['requests']: return False # Voeg huidige request toe self.usage[user_id].append(current_time) return True rate_limiter = RoleBasedRateLimiter() def role_based_limit(f): @wraps(f) def decorated_function(*args, **kwargs): user_id = getattr(current_user, 'id', get_remote_address()) role = getattr(current_user, 'role', 'gast') if not rate_limiter.check_limit(user_id, role): return jsonify({ "error": "Rate limit exceeded", "role": role, "limiet": rate_limiter.limits[role] }), 429 return f(*args, **kwargs) return decorated_function ``` ## 3. Gebruikersstatus Management ```python from datetime import datetime, timedelta class UserStatusManager: def __init__(self): self.user_status = {} # {user_id: {'status': 'actief', 'suspicious_since': timestamp}} def mark_suspicious(self, user_id, reason): self.user_status[user_id] = { 'status': 'verdacht', 'suspicious_since': datetime.now(), 'reason': reason, 'violation_count': self.user_status.get(user_id, {}).get('violation_count', 0) + 1 } def is_restricted(self, user_id): status = self.user_status.get(user_id, {}) if status.get('status') == 'verdacht': # Automatische opheffing na 24 uur if datetime.now() - status['suspicious_since'] > timedelta(hours=24): del self.user_status[user_id] return False return True return False user_status_manager = UserStatusManager() ``` ## 4. Misbruikdetectie en Preventie ```python import redis from collections import defaultdict class AbuseDetector: def __init__(self): self.redis_client = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) self.patterns = defaultdict(int) def detect_abuse_patterns(self, user_id, endpoint, timestamp): # Detecteer burst requests burst_key = f"burst:{user_id}:{endpoint}" current_count = self.redis_client.incr(burst_key) self.redis_client.expire(burst_key, 10) # 10 seconden window if current_count > 50: # Meer dan 50 requests in 10 seconden user_status_manager.mark_suspicious(user_id, "Burst attack gedetecteerd") return True # Detecteer endpoint scanning scan_key = f"scan:{user_id}" endpoints_accessed = self.redis_client.smembers(scan_key) if len(endpoints_accessed) > 20: # Meer dan 20 verschillende endpoints user_status_manager.mark_suspicious(user_id, "Endpoint scanning gedetecteerd") return True self.redis_client.sadd(scan_key, endpoint) self.redis_client.expire(scan_key, 300) # 5 minuten return False abuse_detector = AbuseDetector() ``` ## 5. Dynamische Monitoring en Aanpassing ```python from prometheus_client import Counter, Histogram, Gauge import threading import json # Metrics voor monitoring requests_by_role = Counter('requests_by_role', 'Aantal requests per rol', ['role']) rate_limit_violations = Counter('rate_limit_violations', 'Rate limit violations', ['role']) current_limits = Gauge('current_rate_limits', 'Huidige limieten', ['role']) class DynamicRateLimitManager: def __init__(self): self.base_limits = { 'beheerder': {'requests': 1000, 'window': 60}, 'standaard': {'requests': 100, 'window': 60}, 'gast': {'requests': 10, 'window': 60} } self.adjustment_factors = defaultdict(lambda: 1.0) self.monitoring_thread = threading.Thread(target=self._monitor_and_adjust) self.monitoring_thread.daemon = True self.monitoring_thread.start() def _monitor_and_adjust(self): while True: time.sleep(300) # Elke 5 minuten controleren self._adjust_limits_based_on_usage() def _adjust_limits_based_on_usage(self): # Analyseer gebruikspatronen en pas limieten aan # Hier kun je machine learning of statistische methoden toevoegen pass def get_adjusted_limit(self, role): base = self.base_limits[role] factor = self.adjustment_factors[role] return { 'requests': int(base['requests'] * factor), 'window': base['window'] } dynamic_manager = DynamicRateLimitManager() ``` ## 6. Gebruik in je Flask Routes ```python @app.route('/api/beveiligd-endpoint') @role_based_limit def beveiligd_endpoint(): # Track metrics role = getattr(current_user, 'role', 'gast') requests_by_role.labels(role=role).inc() # Misbruikdetectie user_id = getattr(current_user, 'id', get_remote_address()) if abuse_detector.detect_abuse_patterns(user_id, request.path, time.time()): return jsonify({"error": "Verdacht gedrag gedetecteerd"}), 403 # Controleer gebruikersstatus if user_status_manager.is_restricted(user_id): return jsonify({"error": "Account tijdelijk beperkt"}), 403 return jsonify({"message": "Success"}) @app.route('/admin/rate-limits', methods=['GET', 'POST']) def manage_rate_limits(): if request.method == 'POST': new_limits = request.json # Update limieten dynamisch dynamic_manager.base_limits.update(new_limits) return jsonify({"message": "Limieten bijgewerkt"}) return jsonify(dynamic_manager.base_limits) ``` ## 7. Aanbevolen Tools en Technieken **Storage Backends:** - **Redis**: Voor gedistribueerde rate limiting - **Memcached**: Voor eenvoudige caching - **Database**: Voor persistente logging **Monitoring:** - **Prometheus + Grafana**: Voor real-time monitoring - **ELK Stack**: Voor loganalyse - **Custom Dashboards**: Voor specifieke metrics **Geavanceerde Technieken:** - **Machine Learning**: Voor anomaliedetectie - **Token Bucket Algorithm**: Voor soepele rate limiting - **Sliding Window Log**: Voor precieze tracking Deze implementatie biedt een robuuste basis voor role-based rate limiting met mogelijkheden voor dynamische aanpassing en geavanceerde misbruikdetectie.