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    基于協(xié)作的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議異常檢測算法

    2015-04-07 00:11:36鄧軍薛輝
    關(guān)鍵詞:入侵檢測數(shù)據(jù)包

    鄧軍 薛輝

    摘要 最近跟蹤發(fā)現(xiàn)目前現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)協(xié)議異常檢測技術(shù)只是對常見的協(xié)議進(jìn)行檢測,具有一定的片面性,對DoS攻擊中的SYN Flooding攻擊無法檢測到.為了提高檢測性能的實用性和實時性,應(yīng)用協(xié)作式方法將基于馬爾可夫鏈檢測法和均值評估法共同實現(xiàn)了協(xié)議異常檢測建模,分析了模型建立的過程并提出了模型系統(tǒng)架構(gòu).論述了在馬爾可夫鏈的基礎(chǔ)上建立異常檢測子模型以及如何使用均值評估法建立檢測模型.結(jié)果表明該模型對應(yīng)用層的多種協(xié)議和傳輸層TCP協(xié)議進(jìn)行異常檢測以及對SYN Flooding攻擊檢測效果明顯.該算法不僅具有一定的理論創(chuàng)新,還具有較強的實用價值.

    關(guān)鍵詞入侵檢測;拒絕服務(wù)攻擊;SYN Flooding攻擊;協(xié)議異常檢測;馬爾可夫鏈;數(shù)據(jù)包

    中圖分類號TP393文獻(xiàn)標(biāo)識碼A文章編號10002537(2015)01005806

    目前入侵檢測(Intrusion detection)技術(shù)取得了很大的發(fā)展,其中最具代表性的就是網(wǎng)絡(luò)協(xié)議異常檢測技術(shù),該技術(shù)在商業(yè)領(lǐng)域使用比較廣泛.其基本原理是針對協(xié)議的使用行為建模,如果有偏離此模型的行為都可認(rèn)為是入侵行為.技術(shù)較成熟的有基于馬爾可夫[1]、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于遺傳算法[2]3種協(xié)議異常檢測技術(shù).其中第一種技術(shù)在入侵檢測領(lǐng)域應(yīng)用最廣泛,檢測效果也非常顯著,但誤報率太高.國內(nèi)當(dāng)前具有代表性的是文獻(xiàn)[3]和由湖南大學(xué)秦拯教授2013年研發(fā)的國家發(fā)改委信息安全系列產(chǎn)品.前者主要論述一種分布式防御系統(tǒng)的建模過程,該模型針對應(yīng)用層的多種協(xié)議和傳輸層TCP協(xié)議的異常檢測能力較強,但對未知的攻擊檢測能力有限且實時檢測不夠;后者主要解決如何將多種算法(主要算法在文獻(xiàn)[4]和文獻(xiàn)[5])集成在一起,共同完成協(xié)議異常檢測.作者作為后者課題組成員,最近跟蹤發(fā)現(xiàn)該系統(tǒng)只是對常見的協(xié)議進(jìn)行檢測,具有一定的片面性,對DoS攻擊中的SYN Flooding攻擊無法檢測到且時效性也差,很難在實踐中發(fā)揮應(yīng)有的效果.基于上述原因,為了提高檢測性能的實用性和實時性,本課題組決定對以上幾種典型算法模型進(jìn)行綜合和改良,形成一種新的協(xié)作式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議異常檢測算法模型.

    本文首先分析算法設(shè)計的基本思路,然后提出本次建模的體系架構(gòu),重點論述該算法中各子模型的設(shè)計以及關(guān)鍵模塊是如何改進(jìn)的.最后通過實驗檢測算法模型對協(xié)議異常檢測的有效性.

    目前入侵檢測(Intrusion detection)技術(shù)取得了很大的發(fā)展,其中最具代表性的就是網(wǎng)絡(luò)協(xié)議異常檢測技術(shù),該技術(shù)在商業(yè)領(lǐng)域使用比較廣泛.其基本原理是針對協(xié)議的使用行為建模,如果有偏離此模型的行為都可認(rèn)為是入侵行為.技術(shù)較成熟的有基于馬爾可夫[1]、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于遺傳算法[2]3種協(xié)議異常檢測技術(shù).其中第一種技術(shù)在入侵檢測領(lǐng)域應(yīng)用最廣泛,檢測效果也非常顯著,但誤報率太高.國內(nèi)當(dāng)前具有代表性的是文獻(xiàn)[3]和由湖南大學(xué)秦拯教授2013年研發(fā)的國家發(fā)改委信息安全系列產(chǎn)品.前者主要論述一種分布式防御系統(tǒng)的建模過程,該模型針對應(yīng)用層的多種協(xié)議和傳輸層TCP協(xié)議的異常檢測能力較強,但對未知的攻擊檢測能力有限且實時檢測不夠;后者主要解決如何將多種算法(主要算法在文獻(xiàn)[4]和文獻(xiàn)[5])集成在一起,共同完成協(xié)議異常檢測.作者作為后者課題組成員,最近跟蹤發(fā)現(xiàn)該系統(tǒng)只是對常見的協(xié)議進(jìn)行檢測,具有一定的片面性,對DoS攻擊中的SYN Flooding攻擊無法檢測到且時效性也差,很難在實踐中發(fā)揮應(yīng)有的效果.基于上述原因,為了提高檢測性能的實用性和實時性,本課題組決定對以上幾種典型算法模型進(jìn)行綜合和改良,形成一種新的協(xié)作式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議異常檢測算法模型.

    本文首先分析算法設(shè)計的基本思路,然后提出本次建模的體系架構(gòu),重點論述該算法中各子模型的設(shè)計以及關(guān)鍵模塊是如何改進(jìn)的.最后通過實驗檢測算法模型對協(xié)議異常檢測的有效性.

    圖2中,數(shù)據(jù)包捕獲器負(fù)責(zé)捕獲設(shè)定條件的各種網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包傳入給數(shù)據(jù)分流器,數(shù)據(jù)分流器負(fù)責(zé)按照數(shù)據(jù)包的報頭所對應(yīng)的端口號分別傳遞給各自的協(xié)議會話重組模塊,重組應(yīng)用層會話數(shù)據(jù)流,提供比如HTTP、FTP、TELNET和SMTP等會話過程(本文僅重點描述FTP協(xié)議,其他協(xié)議異常檢測方法類似).協(xié)議會話重組后,傳遞給各基于馬爾可夫鏈的協(xié)議異常檢測模型.由于該模型無法檢測到SYN Flooding攻擊,所以再將被檢測的協(xié)議交給基于均值評估法協(xié)議異常檢測模型,檢測是否有SYN Flooding攻擊.兩者形成互補,避免以前的單獨檢測.協(xié)議檢測完成后交分類器,分類器負(fù)責(zé)分析該報文是正常還是異常,若是異常,則提交報警器報警.下文就兩者如何協(xié)同進(jìn)行分述.

    3馬爾可夫鏈協(xié)議異常檢測算法改良

    3.1馬爾可夫鏈

    馬爾可夫過程最顯著的特征就是無后效性.具體是指在隨機過程中,設(shè)在T時刻的狀態(tài)為S1,那么在T+1時刻所處狀態(tài)S2有且僅與T時刻的S1有關(guān),而與此過程的T時刻前發(fā)送的狀態(tài)都不相關(guān),這些離散的時間集和狀態(tài)集就認(rèn)為是一個馬爾可夫鏈[3].

    為此可建立馬爾可夫鏈數(shù)學(xué)模型,設(shè)隨機變量序列{F(n),n=1,2,…,j,…,n}是馬爾可夫鏈的狀態(tài)空間,j是一個離散值,設(shè)過程F(n)=F(tn)為狀態(tài)集{s1,s2,…,sj, …}的任意值,如果在任意時刻n,以及任意狀態(tài)s1,s2,…,si,sj,有下面概率公式成立:

    P{Fn=Si|Fn-1=s1,…,F(xiàn)1=s1}=P{Fn=Fn-1=si}=Pij(n-1,n).

    則稱{F(n),n=1,2,…}為一個馬爾可夫鏈.Pij(n-1,n)為n-1時刻的一步轉(zhuǎn)移概率.

    3.2馬爾可夫鏈協(xié)議算法的改進(jìn)

    3.2.1數(shù)據(jù)樣本改進(jìn)以前的馬爾可夫鏈協(xié)議算法所能檢測到的數(shù)據(jù)樣本空間不大,僅一天內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)流量,這種統(tǒng)計的結(jié)果值肯定與實際值有偏差.因此,本文采用MITLincoln實驗室的DARPA1999[9]數(shù)據(jù)檢測法評估數(shù)據(jù),這些評估數(shù)據(jù)包含兩個星期的網(wǎng)絡(luò)流量.第一周是正常狀態(tài)下的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流量,第三周是數(shù)據(jù)包中含有攻擊性的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流量.雖然樣本空間增大,必然加重服務(wù)器的負(fù)荷,但是可增加一個數(shù)據(jù)庫服務(wù)器單獨進(jìn)行數(shù)據(jù)處理.這樣建立的算法檢測模型通過實踐證明更能反映正常狀態(tài)下實際網(wǎng)絡(luò)中的協(xié)議使用情況.

    3.2.2數(shù)據(jù)包標(biāo)識化調(diào)整一般來說,一個TCP數(shù)據(jù)包的標(biāo)志位可用圖3來標(biāo)識.

    圖3中如果TCP首部標(biāo)志字段的值為000010,表示SYN位置為l,將其轉(zhuǎn)換成相應(yīng)十進(jìn)制的值為2,那么可以用2來標(biāo)識這個數(shù)據(jù)包.同理,圖4中如果TCP首部標(biāo)志字段的值為000011,表示SYN和ACK都置1,那么相應(yīng)的十進(jìn)制數(shù)的值為3,就用3來標(biāo)識這種類型的數(shù)據(jù)包,這樣TCP的數(shù)據(jù)包表示的數(shù)據(jù)范圍為[0,26-1],但必須說明的是并不是在此范圍的數(shù)都是合法的.

    按該圖4計算出的十進(jìn)制數(shù)肯定和圖3計算出的值不同,但這些十進(jìn)制數(shù)只不過是對TCP每種數(shù)據(jù)包進(jìn)行標(biāo)識而已,所以并不影響算法的建立.

    圖5FTP狀態(tài)轉(zhuǎn)換圖

    Fig.5FTP state transition diagram

    3.2.3狀態(tài)轉(zhuǎn)換過程設(shè)置FTP在網(wǎng)絡(luò)傳輸時要經(jīng)歷3次握手過程,每個過程經(jīng)歷的數(shù)據(jù)包狀態(tài)也不同,主要是5個狀態(tài),根據(jù)圖4,分別是:1,2,3,6和34.我們可以繪制出FTP的狀態(tài)轉(zhuǎn)換圖,見圖5.首先用tcpdump[10]指令對DARPA 1999的評估數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)議分離(通過端口號),然后對FTP協(xié)議建立模型,圖中每個頂點代表狀態(tài), 頂點中間的數(shù)字代表調(diào)整后的TCP六位二進(jìn)制數(shù)首部標(biāo)志字段所對應(yīng)的十進(jìn)制數(shù), 頂點中第二個小數(shù)代表該狀態(tài)空間中每個狀態(tài)所占的比例,頂點之間的箭頭上的數(shù)字表示各個狀態(tài)之間可能發(fā)生的轉(zhuǎn)換概率.正常情況下隨著三次握手的變化,數(shù)據(jù)包首部標(biāo)志字段也將發(fā)生變化.我們設(shè)定如果各狀態(tài)間轉(zhuǎn)移的概率在圖中設(shè)置值以內(nèi),則認(rèn)為FTP正常,反之FTP流量為異常狀態(tài).

    3.2.4馬爾可夫算法改進(jìn)馬爾可夫鏈算法模型的核心是公式(1).公式中的Π=(pi)表示為圖5中各個狀態(tài)的最初概率值.E={e1,e2,…,eT}用來表示圖4中協(xié)議所對應(yīng)的標(biāo)志字段的標(biāo)識序列值.

    MAP(t)=πet∏T-1tAetet-1,(1)

    將圖5的數(shù)據(jù)代入到公式(1)確實可以檢測到是否出現(xiàn)協(xié)議異常,但網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)包一旦出現(xiàn)SYN Flooding攻擊時,MAP(t)的值會很快逼近E,這樣系統(tǒng)無法判定是否出現(xiàn)了此類異常.但此類攻擊現(xiàn)在卻十分頻繁,為此特引入均值評估法到模型中來,并對其進(jìn)行改進(jìn),與馬爾可夫模型共同協(xié)作完成協(xié)議異常檢測.

    具體方法采用取MAP(t)對數(shù)值的方法,這樣數(shù)值可變得均勻而且密集,便于采樣和分析,見公式(2).

    log(MAP(t))=log(πet)+∑T-1tlog(AetAet-1).(2)

    首先由馬爾可夫鏈協(xié)議異常檢測模型進(jìn)行初次檢測,分析得到FTP檢測數(shù)據(jù)報告;然后再在此基礎(chǔ)上作為數(shù)據(jù)源,對圖5中狀態(tài)2和3的狀態(tài)轉(zhuǎn)換的值作為公式(2)的輸入數(shù)據(jù),由公式(2)求得log(MAP(t))的值,評估系統(tǒng)是否受到攻擊,這種計算的代價比較小,并不太影響系統(tǒng)性能.然后管理員根據(jù)提供的閾值來判斷該協(xié)議是否受到SYN Flooding攻擊.最后由分類器負(fù)責(zé)分類處理報警.

    4算法測試調(diào)整

    4.1訓(xùn)練過程

    本次算法訓(xùn)練建過程,見圖6所示.

    圖6算法訓(xùn)練過程

    Fig.6Markov chain training modelling process

    訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源按照DARPA提供的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)獲得,并對其進(jìn)行量化,根據(jù)本次算法建模體系架構(gòu),首先按照RCF的規(guī)范和圖4的設(shè)計對協(xié)議中的報文進(jìn)行規(guī)范重組后,再按照圖5進(jìn)行狀態(tài)轉(zhuǎn)換,每個狀態(tài)轉(zhuǎn)換的值作為本次檢測模型的訓(xùn)練輸入數(shù)據(jù).

    4.2測試數(shù)據(jù)設(shè)置

    根據(jù)上文規(guī)定,本次測試采用DARPA第一周和第三周的數(shù)據(jù)作為測試樣本.

    第一周部分測試數(shù)據(jù)為真實正常網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下采集1 182 980個數(shù)據(jù)包.

    第三周部分測試數(shù)據(jù)設(shè)計為有攻擊特性的數(shù)據(jù)包:

    1) 取10 000個數(shù)據(jù)包,有6個報文含有DoS攻擊、10個含有probe;

    2) 取33 690個數(shù)據(jù)包,有8個報文含有DoS攻擊、11個含有probe、2個R2L、2個U2R;

    3) 取66 030個數(shù)據(jù)包,有15個報文含有DoS攻擊、11個含有probe、2個R2L、5個U2R.

    定義公式(3)為t(小時)時刻數(shù)據(jù)流量值與最近t-1時刻數(shù)據(jù)流量值之間的差值.對FTP協(xié)議異常檢測時,設(shè)定閾值為2.

    D(t)=logMAP(t)-logMAP(t-1).(3)

    測試環(huán)境在網(wǎng)絡(luò)負(fù)載500 Mb/s局域網(wǎng)下進(jìn)行,使用一臺intel 2.8G、2G內(nèi)存,且安裝了linux9.0軟件作為服務(wù)器,另一臺為數(shù)據(jù)庫服務(wù)器,用于及時更新協(xié)議規(guī)則庫,共同測試算法程序.實驗測試結(jié)果見圖7和圖8.

    圖7正常情況下log(MAP(t))和D(t)變化情況

    Fig.7FTP flow log(MAP(t)) and D(t) changes in normal circumstances

    圖7測試結(jié)果顯示log(MAP(t))值的范圍基本接近直線,D(t)的曲線波峰值集中在閾值2以下,實驗表明第一周系統(tǒng)流量正常.

    當(dāng)使用第三周含有攻擊性數(shù)據(jù)包時,由圖8可知在每次出現(xiàn)協(xié)議異常時log(MAP(t))的值就下降一次,圖中顯示一共出現(xiàn)了5次,在D(t)的曲線也顯示說明在每次受到攻擊時波峰立刻出現(xiàn)較大波動,明顯高于閾值2.由此可以判定該段時間內(nèi)出現(xiàn)了5次協(xié)議異常,實驗表明系統(tǒng)第三周出現(xiàn)了異常.當(dāng)然閾值的大小設(shè)定有很大關(guān)系,需要管理員根據(jù)實際情況設(shè)定適當(dāng)?shù)闹?測試過程中如果大于規(guī)定閾值都認(rèn)為是出現(xiàn)了協(xié)議異常.由此可以得出結(jié)論,本次算法建模是有效的.

    圖8異常情況下log(MAP(t))和D(t)變化情況

    Fig.8FTP flow log(MAP(t)) and D(t) changes in abnormal circumstances

    5結(jié)束語

    本文提出的基于協(xié)作的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議異常檢測算法建模過程,是在分析幾種典型的協(xié)議異常檢測模型的基礎(chǔ)上對其進(jìn)行改良,采用協(xié)作式的方法提高了協(xié)議異常檢測能力.不僅對應(yīng)用層常見的協(xié)議(如HTTP、FTP、TELNET)異常進(jìn)行有效的檢測,對DoS攻擊中的SYN Flooding攻擊也具有很好的檢測效果,此外、本次算法建模還具有較好的擴(kuò)展性,實施時采用組件技術(shù)即可完成,對同類或同層協(xié)議可對模型進(jìn)行橫向擴(kuò)展,對其他類型的檢測方法進(jìn)行眾向擴(kuò)展即可.對于協(xié)議規(guī)則庫采用在線部署的方式,可以避免協(xié)議規(guī)則的滯后性,提高了模型的實時檢測能力.因此算法不僅具有一定的理論創(chuàng)新,還具有較強的實用價值.但是該算法模型中閾值大小值仍然取決于管理員的經(jīng)驗和人為因素,如何避免或減少人工的取值是我們以后重點需要解決的任務(wù).

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    (編輯陳笑梅)

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