真是现实版的猎金游戏，“快要喝出糖尿病了，一天2、3杯跟不要钱一样！”，在大佬争夺外卖江湖的时候，我们都是被“误伤”的韭菜！

话说回来，咱也算是翻身当主人，当了这么多年的乙方，今天我有体会了一把外卖甲方的快感！

有网友回忆起当年的好时光：当年饿了么和美团大战的时候，我1.5元能在饿了么点餐，一个汉堡一瓶可乐正好1.5元，没有配送费，我连下了8个订单，第九个的时候老板关店了，那一天是我吃的最饱的一天！

所以，来呀，竞标呀、翻牌呀！昨天看京东外卖顺眼点了鸡公煲，今天淘宝闪送比较美丽我就选了汉堡，明天再比比美团，就看哪家能给出最优惠的价格！

俗话说得好“省下的，就是赚到的！”，这外卖补贴，是一个接一个，像疯了一样！

人家美团一直都是“独美”，这下好了，硬生生要被卷起来了。美团估计在心里默默蛐蛐：好好好，你们都冲着我来是吧！

选外卖我可以朝三暮四，但对于工作来说可万万使不得。就安全行业的应届生找工作来说，本期推荐企业：美团！

美团作为本地生活服务巨头，业务涵盖外卖、到店、酒旅等多个场景，安全需求复杂多元。外卖业务涉及支付系统、用户数据、配送网络等多环节，安全风险高（如交易欺诈、数据泄露），对安全人才需求迫切。

其安全团队需要覆盖Web安全、渗透测试、安全运维、威胁情报分析等多个方向，岗位细分明确，适合毕业生在不同领域积累经验。

美团的安全团队涉及高级恶意软件分析、漏洞挖掘、安全防御策略优化等高价值项目，例如RDI技术的实战应用，此类项目能帮助毕业生快速积累攻防实战经验。

| 美团高级安全工程师张鹏瑶携议题《高级恶意软件开发之RDI的进化》亮相KCon 2024

【模拟面试题】

假设你负责某外卖订单系统的安全防护设计，现有以下场景：

用户通过移动端提交订单后，系统生成订单并同步至商家端。订单数据包含用户ID、地址、支付金额、商品信息等敏感字段。请从网络安全角度分析该流程中可能存在的安全风险，并设计一套防御方案，需覆盖以下维度：

1. 身份认证与授权

2. 数据传输与存储安全

3. 防篡改与重放攻击

4. 高并发场景下的安全防护

参考答案

1. 身份认证与授权

风险点：

恶意用户伪造身份提交订单（如盗用他人账号）。
商家端未验证订单来源合法性，导致未授权操作（如篡改订单状态）。

防御方案：

双因子认证（2FA）：用户下单时需通过短信/生物识别二次验证。
动态令牌（JWT）：为每个订单生成唯一令牌，包含用户ID、时间戳、签名，商家端需验证令牌有效性。
最小权限原则：商家端仅能访问与其关联的订单，禁止跨店操作（基于RBAC模型）。

技术实现示例：

# 生成JWT令牌（示例代码）  
import jwt  
from datetime import datetime, timedelta  

payload = {  
"user_id": "12345",  
"exp": datetime.utcnow() + timedelta(minutes=5),  # 令牌有效期5分钟  
"order_id": "ORDER_2024XYZ"
}  
secret_key = "美团安全密钥（KMS托管）"
token = jwt.encode(payload, secret_key, algorithm="HS256")

2. 数据传输与存储安全

风险点：

订单数据明文传输导致中间人攻击（如Wi-Fi嗅探）。
数据库泄露后敏感信息暴露（如用户地址、电话）。

防御方案：

端到端加密（E2EE）：使用TLS 1.3+加密传输通道，对敏感字段（如地址、电话）额外使用AES-GCM加密。
数据脱敏存储：数据库中存储用户地址的哈希值（如HMAC-SHA256），仅配送员通过授权接口获取明文。
密钥管理：通过KMS（密钥管理系统）动态加解密，避免硬编码密钥泄露。

技术对比：

方案	优势	劣势
TLS加密	全链路保护，无需业务改造	依赖证书管理，成本较高
字段级加密	细粒度控制敏感数据	加解密性能损耗（需硬件加速）

3. 防篡改与重放攻击

风险点：

攻击者篡改订单金额（如将100元改为1元）。
重放历史订单请求导致重复扣款。

防御方案：

数据签名验证：订单生成时对关键字段（金额、商品ID）计算数字签名，商家端验签。
防重放Token：每个订单请求携带唯一Nonce值，服务端缓存校验，拒绝重复请求。
业务逻辑隔离：支付完成后锁定订单字段（金额、商品），禁止修改。

签名验签流程：

1. 用户提交订单时，服务端生成签名：
signature = HMAC-SHA256(order_data + timestamp, secret_key)

2. 商家端接收订单后，使用相同算法验签，若不一致则拒绝处理。

4. 高并发场景下的安全防护

风险点：

秒杀活动时恶意Bot刷单导致系统瘫痪。
CC攻击（高频订单请求）耗尽服务器资源。

防御方案：

流量染色与限流：

通过用户行为分析（如鼠标轨迹、API调用频率）区分正常用户与Bot。
使用令牌桶算法限制单个用户/IP的请求速率（如每秒1单）。

异步队列削峰：订单请求先进入Kafka/RabbitMQ队列，后端服务按容量消费，避免雪崩。
边缘计算防护：在CDN节点（如美团自建边缘节点）部署WAF规则，拦截恶意流量。

限流算法示例（令牌桶）：

from flask_limiter import Limiter  
from flask_limiter.util import get_remote_address  

limiter = Limiter(  
    key_func=get_remote_address,  
    default_limits=["100 per minute", "1 per second"]  
)  

@app.route("/submit_order", methods=["POST"])  
@limiter.limit("1/second")  # 限制每秒1次请求  
defsubmit_order():
# 处理订单逻辑