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          一種可靠檢測低速率DDoS攻擊的異常檢測系統(tǒng)

          作者: 時間:2009-12-01 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

          引 言

          現(xiàn)代社會對計算機網(wǎng)絡(luò)(如互聯(lián)網(wǎng))的依賴性愈來愈強,從而,網(wǎng)絡(luò)安全的重要性不言而喻。在網(wǎng)絡(luò)安全方面,分布式拒絕服務(wù)(Distributed Denialof Service,)一直是重要研究內(nèi)容。在入侵方面有兩類系統(tǒng):基于主機的入侵系統(tǒng)(IDS)和基于網(wǎng)絡(luò)的IDS?;诰W(wǎng)絡(luò)的IDS以網(wǎng)絡(luò)流量為檢測對象,它又可分為兩類:誤用檢測和異常檢測。誤用檢測基于以往事件的特征庫,故誤用檢測的IDS能準確檢測舊式。誤用檢測對新變種的攻擊顯得無力,因為新變種的攻擊的新特征尚不在特征庫內(nèi),故可以百分之百地逃避誤用檢測。本文工作屬異常檢測。

          異常檢測適合新變種的DDoS攻擊。但是,若把異常流量判別為正常則出現(xiàn)漏報。對于一次報警,把異常流量識別為異常的概率有多大?漏報概率有多大?這些是異常檢測的可靠報警問題,也是異常檢測的棘手問題。所謂可靠報警,是指所采用的異常檢測器在原理上就具備那樣的特性,用戶可預先設(shè)定報警概率和漏報概率。可靠報警是該文研究的IDS的主要特點。

          傳統(tǒng)DDoS攻擊的基本特點是數(shù)據(jù)速率特別高。故IDS常按高速率檢測,包括以前的工作。近年來,出現(xiàn)了一種率DDoS攻擊,其目的是逃避常規(guī)IDS。因此,如何可靠地檢測率DDoS攻擊成了有意義的研究。本文提出一種可靠檢測率DDoS攻擊的IDS。它由三部分組成:網(wǎng)絡(luò)流量的實時采集模塊;檢測決策模塊;報警模塊。整個系統(tǒng),其輸入是網(wǎng)絡(luò)流量,輸出是就異常流量發(fā)出的報警信號。該系統(tǒng)的主要特點是能按用戶指定的檢測概率做出決策和報警。

          1低速率DDoS攻擊的特點

          這里討論的低速率攻擊,是攻擊者以TCP協(xié)議為目標,通過RTO計時器,在鏈接中制造運行中斷,從而導致TCP控制機構(gòu)擁塞。進行攻擊的數(shù)據(jù)流是具有一定周期的方波。攻擊流量的速率低,卻有高的攻擊效率。

          TCP協(xié)議中,RTO是個重要的值。采用RTO是為了保證網(wǎng)絡(luò)有足夠的時間從擁塞中恢復過來。如果RTO過大,出現(xiàn)報文丟失,TCP需要等待過長的時間才能重傳報文,增加了TCP報文傳輸時間。如果RTO過小,會引起不必要的重傳,同時會錯誤地觸發(fā)TCP的超時重傳算法,降低了TCP的發(fā)送速率,從而降低了TCP的性能。下面介紹攻擊的原理。

          設(shè)TCP的RTO值為1 s,攻擊者在0時刻制造了一個運行中斷。TCP發(fā)送者要等待1 s重傳并且將RTO加倍。如果攻擊者在1 s和RTT間又制造了一個運行中斷,將迫使TCP再等2 s,攻擊者可以利用KAM算法,在3 s,7 s,15 s,…時通過制造相似的運行中斷。如此,就能用很低的平均速率進行攻擊,使服務(wù)器對TCP流拒絕服務(wù)??梢?,若DDoS周期和RTO相近,則TCP會一直發(fā)生丟包事件。于是,結(jié)束超時重傳的狀態(tài)就一直不變,最終導致吞吐量幾乎為0。因此,低速率攻擊的關(guān)鍵就是攻擊者能否對RTO進行準確預測。另外,脈沖持續(xù)時間長短也很重要。文獻[5]指出,當l=maxi{RTTi}且T=RTO時,攻擊效率很高。

          簡言之,和高速率攻擊相比,低速率DDoS攻擊的一個最大特點就是集中在某一小時間范圍內(nèi)發(fā)送惡意數(shù)據(jù),從而使得攻擊數(shù)據(jù)流的平均速率比較小,以逃避常規(guī)IDS的檢測。

          2 IDS結(jié)構(gòu)及功能

          系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與功能

          本文討論的IDS主要由三個模塊組成,各模塊的名稱及功能如下:

          數(shù)據(jù)采集與萃取模塊 此模塊是基于LIBPCAP函數(shù)庫實現(xiàn)的。封裝為C++類,可方便嵌入入侵檢測系統(tǒng),作為前端流量采集與信息萃取模塊??紤]到IDS是一類實時系統(tǒng),該模塊的設(shè)計原則是所測流量足夠后面的異常檢測用即可。就本文講述的系統(tǒng),信息萃取是從測得的數(shù)據(jù)包中提取包長度信息。

          攻擊識別與決策模塊 由用戶按設(shè)定的識別概率和漏報概率做異常流量檢測。

          報警模塊 根據(jù)用戶設(shè)定的識別概率和漏報概率對發(fā)生的攻擊采取多種方式進行報警。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。下面分別描述各模塊的結(jié)構(gòu)。

          2.2數(shù)據(jù)采集與萃取模塊

          網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包捕獲

          利用LIBPCAP函數(shù)庫實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包的捕獲,該庫所提供的主要功能函數(shù)有(見LIBPCAP手冊):

          pcap_open_live():獲取捕獲數(shù)據(jù)包的描述符,用于查看網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包的傳輸;

          pcap_lookupdev():返回供pcap_open_live()使用的設(shè)備指針;

          pcap_open_offline():打開數(shù)據(jù)包文件以供離線分析;

          pcap_dump_open():打開文件以供寫入數(shù)據(jù)包;

          pcap_setfilter():設(shè)置數(shù)據(jù)包過濾器程序;

          pcap_loop():啟動數(shù)據(jù)包捕獲。

          數(shù)據(jù)包捕獲過程如圖2所示。




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