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    基于GUARD的DDOS攻擊防護(hù)策略

    2017-03-15 15:31:47夏元軼趙俊峰
    電子技術(shù)與軟件工程 2017年2期
    關(guān)鍵詞:攻擊者數(shù)據(jù)包指紋

    夏元軼++趙俊峰

    摘 要 分布式拒絕服務(wù)(distributed denial of service,簡(jiǎn)稱DDOS)攻擊是當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)的重要威脅之一?;诠舭幘W(wǎng)絡(luò)層次,將DDOS攻擊分為網(wǎng)絡(luò)層DDOS攻擊和應(yīng)用層DDOS攻擊,介紹了基于GUARD的DDOS攻擊防護(hù)策略,最后分析了現(xiàn)有檢測(cè)和控制方法應(yīng)對(duì)DDOS攻擊的不足,并探究了GUARD在DDOS攻擊防護(hù)中的應(yīng)用與發(fā)展趨勢(shì)。

    【關(guān)鍵詞】DDOS攻擊 GUARD技術(shù)

    1 DDOS攻擊與防護(hù)的現(xiàn)狀

    大多數(shù)情況下,網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)包利用TCP/IP協(xié)議傳輸,這些數(shù)據(jù)包遵循正常的協(xié)議規(guī)范,是無(wú)害的,但是如果出現(xiàn)過(guò)多的異常數(shù)據(jù)包,就會(huì)造成網(wǎng)絡(luò)設(shè)備或者服務(wù)器過(guò)載;或者數(shù)據(jù)包利用了某些協(xié)議的缺陷,人為的不完整或畸形,就會(huì)造成網(wǎng)絡(luò)設(shè)備或服務(wù)器無(wú)法正常處理,迅速消耗了系統(tǒng)資源,造成拒絕服務(wù),這就是DDOS的工作原理。DDOS攻擊之所以難以防范,就在于攻擊流和正常流混合在一起,很難有效地分辨出攻擊流。

    2 傳統(tǒng)防護(hù)方案的不足

    傳統(tǒng)安全設(shè)備對(duì)DDOS的防護(hù)策略為“簡(jiǎn)單閾值策略”,“簡(jiǎn)單閾值策略”是一種基于網(wǎng)絡(luò)層的檢測(cè)機(jī)制,即統(tǒng)計(jì)單位時(shí)間(通常以秒為單位時(shí)間)內(nèi)來(lái)自同一源IP的數(shù)據(jù)包數(shù)量,當(dāng)單位時(shí)間內(nèi)來(lái)自同一源IP的數(shù)據(jù)包數(shù)量超過(guò)臨界值時(shí),就認(rèn)為該IP為隱患攻擊源,并拒絕來(lái)自該IP的所有數(shù)據(jù)請(qǐng)求。

    這種“簡(jiǎn)單閾值策略”的檢測(cè)和清洗方式存在以下弊端:“簡(jiǎn)單閾值策略”只統(tǒng)計(jì)數(shù)量,不觀察數(shù)據(jù)包的特征,當(dāng)出現(xiàn)正常訪問(wèn)流量高峰時(shí)會(huì)產(chǎn)生誤判和誤殺;傳統(tǒng)安全設(shè)備的“簡(jiǎn)單閾值策略”的每次計(jì)數(shù)都需要經(jīng)過(guò)CPU處理,當(dāng)DDOS攻擊源分散且流量大時(shí),安全設(shè)備會(huì)先因CPU能力不足而崩潰,原本用于防護(hù)的設(shè)備反而成為了網(wǎng)絡(luò)中的第一故障點(diǎn)。傳統(tǒng)安全設(shè)備通常串行于主干線路,串行連接即故障隱患。

    3 GUARD在DDOS攻擊防護(hù)中的應(yīng)用

    3.1 DDOS防護(hù)技術(shù)檢測(cè)聯(lián)動(dòng)和旁路清洗

    DDOS防護(hù)技術(shù)應(yīng)采用一種更先進(jìn)的,規(guī)避上述三種弊端的技術(shù),具備更智能的檢測(cè)和防護(hù)策略,設(shè)備應(yīng)通過(guò)多種機(jī)制檢測(cè)數(shù)據(jù)的合法性,避免誤判和誤殺;

    具備獨(dú)立的用于檢測(cè)和防護(hù)DDOS攻擊的芯片,而不是以消耗CPU為代價(jià)的冒險(xiǎn)式防護(hù);避免設(shè)備串行于主干線路中,網(wǎng)絡(luò)正常時(shí)數(shù)據(jù)不需要流經(jīng)設(shè)備,只有發(fā)生攻擊時(shí),設(shè)備才成為流量路徑上的關(guān)卡。

    抗DDOS由檢測(cè)設(shè)備和清洗設(shè)備兩種設(shè)備組成。檢測(cè)設(shè)備采用旁路分光或鏡像模式,確保在物理和邏輯上均不會(huì)成為網(wǎng)絡(luò)中的串行節(jié)點(diǎn)。清洗設(shè)備采用旁路模式,出現(xiàn)攻擊時(shí)可通過(guò)自動(dòng)改變路由成為網(wǎng)絡(luò)中的串行節(jié)點(diǎn),起到流量清洗的作用。

    高效的異常流量檢測(cè)和清洗技術(shù),以支持深度包檢測(cè)技術(shù),兩者以進(jìn)一步確定隱藏在后臺(tái)的流量攻擊報(bào)文,輸出NetStreamFlow流量的NetFlow的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的信息,通過(guò)分析和對(duì)流量的檢測(cè),以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的高效地鑒定。高度的使用和分發(fā)多核硬件配置,以便產(chǎn)生一個(gè)高性能清洗異常業(yè)務(wù)到因特網(wǎng),可以通過(guò)智能多裝置簇群集方法來(lái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)牽引和業(yè)務(wù)流的靈活重新注入。路由器/交換機(jī)到DDOS攻擊,當(dāng)發(fā)現(xiàn)異常流量的清洗設(shè)備的鄰位路由器。 BGP路由更新通過(guò)線路自動(dòng)發(fā)布,快速使用用戶流量。在另一方面,基于策略的路由的MPLS VPN中和通過(guò)GRE的VPN清洗設(shè)備,二層透明傳輸,清洗等方法并重新注入高速流量用戶后,正常的流量不會(huì)受到影響。

    3.2 異常流量清洗設(shè)備的指紋識(shí)別防護(hù)

    當(dāng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)異常的時(shí)候,會(huì)有某一種指紋分布出現(xiàn)波動(dòng),超過(guò)我們建立的分布模型值,這時(shí)就可以根據(jù)這個(gè)指紋特征對(duì)異常報(bào)文進(jìn)行過(guò)濾。如果僅采用單個(gè)指紋特征的進(jìn)行防護(hù)的效果不會(huì)理想(單個(gè)指紋特征就像“簡(jiǎn)單閾值防護(hù)”),所以可采用多個(gè)報(bào)文特征聚合成一個(gè)指紋特征的方法,例如源IP和TTL組合成一個(gè)整體,作為一個(gè)指紋進(jìn)行統(tǒng)計(jì)過(guò)濾,這樣對(duì)于一些復(fù)雜的異常流量攻擊會(huì)有更好的效果。流量清洗防護(hù)將成為專業(yè)的,日常和攻擊時(shí)都不會(huì)影響業(yè)務(wù)的防護(hù)模式。

    4 總結(jié)與展望

    在某些情況下,機(jī)器可能成為所有者同意的DDOS攻擊的一部分,在操作回收中,這些攻擊可以使用不同類型的互聯(lián)網(wǎng)分組,如TCP,UDP,ICMP等。這些系統(tǒng)泄漏者的集合被稱為僵尸網(wǎng)絡(luò)/根服務(wù)器。像Stacheldraht這樣的DDOS工具仍然使用以IP欺騙和放大為中心的經(jīng)典DoS攻擊方法,如smurf攻擊和脆弱攻擊(這些攻擊也稱為帶寬消耗攻擊),也可以使用SYN洪水。較新的工具可以使用DNS服務(wù)器用于DoS目的。與MyDoom的DDOS機(jī)制不同,僵尸網(wǎng)絡(luò)可以針對(duì)任何IP地址。腳本小子使用它們來(lái)拒絕合法用戶知道的網(wǎng)站的可用性。更復(fù)雜的攻擊者使用DDOS工具來(lái)勒索,甚至針對(duì)他們的業(yè)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手,簡(jiǎn)單的攻擊如SYN洪水可能出現(xiàn)與廣泛的源IP地址,給出一個(gè)分布良好的DoS的外觀。這些泛洪攻擊不需要完成TCP三次握手,并嘗試耗盡目標(biāo)SYN隊(duì)列或服務(wù)器帶寬。由于源IP地址可能被輕易地欺騙,攻擊可能來(lái)自有限的一組源,或甚至可能源自單個(gè)主機(jī)。堆棧增強(qiáng)(例如syn cookie)可能有效減輕SYN隊(duì)列溢出,但是完全的帶寬耗盡可能需要涉及。如果攻擊者從單個(gè)主機(jī)加載攻擊,則會(huì)被歸類為DoS攻擊,事實(shí)上,任何對(duì)可用性的攻擊都將被歸類為拒絕服務(wù)攻擊。另一方面,如果攻擊者使用許多系統(tǒng)同時(shí)對(duì)遠(yuǎn)程主機(jī)發(fā)起攻擊,這將被歸類為DDOS攻擊。檢測(cè)和防御DDOS攻擊仍舊是一個(gè)艱巨的課題。而區(qū)分DDOS攻擊流和正常的突發(fā)流就成了問(wèn)題的關(guān)鍵。

    參考文獻(xiàn)

    [1]吳楊,祝凱捷,李偉,王凱,王東霞.DDOS攻擊檢測(cè)誤報(bào)警去除策略研究[J].信息工程大學(xué)學(xué)報(bào),2016(04).

    [2]賈斌,馬嚴(yán),趙翔.基于組合分類器的DDOS攻擊流量分布式檢測(cè)模型[J].華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2016(S1).

    [3]張瑋.防御和控制DDOS攻擊新方法的研究[J].黑龍江科技信息,2016(32).

    [4]莊建兒.淺析網(wǎng)絡(luò)DDOS攻擊與治理[J].通訊世界,2015(01).

    作者單位

    國(guó)網(wǎng)江蘇省電力公司信息通信分公司 江蘇省南京市 210024

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