关于联网异常流量的Netflow分析

编号：时间：2021年x月x日书山有路勤为径，学海无涯苦作舟页码：第1页 共1页联网异常流量的Netflow分析 (作者:曹 铮)曹 铮（中国联通数据与固定通信业务部）摘    要    本文从互联网运营商的视角，利用Netflow分析手段，对互联网异常流量的特征进行了深入分析，进而提出如何在网络层面对互联网异常流量采取防护措施，并给出了近年来一些典型互联网异常流量的Netflow分析案例。关键词    互联网    异常流量    Netflow    流量分析DoS/DDoS    蠕虫病毒一、前言       近年来，随着互联网在全球的迅速发展和各种互联网应用的快速普及，互联网已成为人们日常工作生活中不可或缺的信息承载工具。然而，伴随着互联网的正常应用流量，网络上形形色色的异常流量也随之而来，影响到互联网的正常运行，威胁用户主机的安全和正常使用。       本文从互联网运营商的视角，对互联网异常流量的特征进行了深入分析，进而提出如何在网络层面对互联网异常流量采取防护措施，其中重点讲述了Netflow分析在互联网异常流量防护中的应用及典型案例。二、Netflow简介       本文对互联网异常流量的特征分析主要基于Netflow数据，因此首先对Netflow做简单介绍。       1. Netflow概念       NetFlow是一种数据交换方式，其工作原理是：NetFlow利用标准的交换模式处理数据流的第一个IP包数据，生成NetFlow 缓存，随后同样的数据基于缓存信息在同一个数据流中进行传输，不再匹配相关的访问控制等策略，NetFlow缓存同时包含了随后数据流的统计信息。        一个NetFlow流定义为在一个源IP地址和目的IP地址间传输的单向数据包流，且所有数据包具有共同的传输层源、目的端口号。        2. Netflow数据采集       针对路由器送出的Netflow数据，可以利用Netflow数据采集软件存储到服务器上，以便利用各种Netflow数据分析工具进行进一步的处理。       Cisco提供了Cisco Netflow Collector（NFC）采集Netflow数据，其它许多厂家也提供类似的采集软件。       下例为利用NFC2.0采集的网络流量数据实例：        211.*.*.57|202.*.*.12|Others|localas|9|6|2392|80|80|1|40|1       出于安全原因考虑，本文中出现的IP地址均经过处理。       Netflow数据也可以在路由器上直接查看，以下为从Cisco GSR路由器采集的数据实例，：       gsr #att 2        （登录采集Netflow数据的GSR 2槽板卡）       LC-Slot2>sh ip cache flow       SrcIf  SrcIPaddress  DstIf  DstIPaddress  Pr SrcP DstP  Pkts       Gi2/1  219.*.*.229  PO4/2  217.*.*.228  06 09CB 168D  2        Gi2/1  61.*.*.23  Null  63.*.*.246  11  0426 059A     1        本文中的Netflow数据分析均基于NFC采集的网络流量数据，针对路由器直接输出的Neflow数据，也可以采用类似方法分析。        3. Netflow数据采集格式说明       NFC 可以定制多种Netflow数据采集格式，下例为NFC2.0采集的一种流量数据实例，本文的分析都基于这种格式。       61.*.*.68|61.*.*.195|64917|Others|9|13|4528|135|6|4|192|1       数据中各字段的含义如下：       源地址|目的地址|源自治域|目的自治域|流入接口号|流出接口号|源端口|目的端口|协议类型|包数量|字节数|流数量       4. 几点说明       Netflow主要由Cisco路由器支持，对于其它厂家的网络产品也有类似的功能，例如Juniper路由器支持sFlow功能。       Netflow支持情况与路由器类型、板卡类型、IOS版本、IOS授权都有关系，不是在所有情况下都能使用，使用时需考虑自己的软硬件配置情况。       本文的所有分析数据均基于采自Cisco路由器的Netflow数据。三、互联网异常流量的Netflow分析       要对互联网异常流量进行分析，首先要深入了解其产生原理及特征，以下将重点从Netflow数据角度，对异常流量的种类、流向、产生后果、数据包类型、地址、端口等多个方面进行分析。       1. 异常流量的种类       目前，对互联网造成重大影响的异常流量主要有以下几种：       （1）拒绝服务攻击（DoS）        DoS攻击使用非正常的数据流量攻击网络设备或其接入的服务器，致使网络设备或服务器的性能下降，或占用网络带宽，影响其它相关用户流量的正常通信，最终可能导致网络服务的不可用。       例如DoS可以利用TCP协议的缺陷，通过SYN打开半开的TCP连接，占用系统资源，使合法用户被排斥而不能建立正常的TCP连接。       以下为一个典型的DoS SYN攻击的Netflow数据实例，该案例中多个伪造的源IP同时向一个目的IP发起TCP SYN攻击。         117.*.68.45|211.*.*.49|Others|64851|3|2|10000|10000|6|1|40|1       104.*.93.81|211.*.*.49|Others|64851|3|2|5557|5928|6|1|40|1       58.*.255.108|211.*.*.49|Others|64851|3|2|3330|10000|6|1|40|1       由于Internet协议本身的缺陷，IP包中的源地址是可以伪造的，现在的DoS工具很多可以伪装源地址，这也是不易追踪到攻击源主机的主要原因。       （2）分布式拒绝服务攻击（DDoS）       DDoS把DoS又发展了一步，将这种攻击行为自动化，分布式拒绝服务攻击可以协调多台计算机上的进程发起攻击，在这种情况下，就会有一股拒绝服务洪流冲击网络，可能使被攻击目标因过载而崩溃。       以下为一个典型的DDoS攻击的Netflow数据实例，该案例中多个IP同时向一个IP发起UDP攻击。         61.*.*.67|69.*.*.100|64821|as9|2|9|49064|5230|17|6571|9856500|1       211.*.*.163|69.*.*.100|64751|as9|3|9|18423|22731|17|906|1359000|1       61.*.*.145|69.*.*.100|64731|Others|2|0|52452|22157|17|3|4500|1       （3）网络蠕虫病毒流量       网络蠕虫病毒的传播也会对网络产生影响。近年来，Red Code、SQL Slammer、冲击波、振荡波等病毒的相继爆发，不但对用户主机造成影响，而且对网络的正常运行也构成了的危害，因为这些病毒具有扫描网络，主动传播病毒的能力，会大量占用网络带宽或网络设备系统资源。       以下为最近出现的振荡波病毒Netflow数据实例，该案例中一个IP同时向随机生成的多个IP发起445端口的TCP连接请求，其效果相当于对网络发起DoS攻击。       61.*.*.*|168.*.*.200|Others|Others|3|0|1186|445|6|1|48|1       61.*.*.*|32.*.*.207|Others|Others|3|0|10000|445|6|1|48|1       61.*.*.*|24.*.*.23|Others|Others|3|0|10000|445|6|1|48|1       （4）其它异常流量        我们把其它能够影响网络正常运行的流量都归为异常流量的范畴，例如一些网络扫描工具产生的大量TCP连接请求，很容易使一个性能不高的网络设备瘫痪。        以下为一个IP对167.*.210.网段，针对UDP 137端口扫描的Netflow数据实例：          211.*.*.54|167.*.210.95|65211|as3|2|10|1028|137|17|1|78|1          211.*.*.54|167.*.210.100|65211|as3|2|10|1028|137|17|1|78|1          211.*.*.54|167.*.210.103|65211|as3|2|10|1028|137|17|1|78|1       2. 异常流量流向分析       从异常流量流向来看，常见的异常流量可分为三种情况：       网外对本网内的攻击       本网内对网外的攻击       本网内对本网内的攻击       针对不同的异常流量流向，需要采用不同的防护及处理策略，所以判断异常流量流向是进一步防护的前提，以下为这三种情况的Netflow数据实例：        124.*.148.110|211.*.*.49|Others|64851|3|2|10000|10000|6|1|40|1       211.*.*.54|167.*.210.252|65211|as3|2|10|1028|137|17|1|78|1       211.*.*.187|211.*.*.69|Others|localas|71|6|1721|445|6|3|144|1       其中211开头的地址为本网地址。       3. 异常流量产生的后果       异常流量对网络的影响主要体现在两个方面：       占用带宽资源使网络拥塞，造成网络丢包、时延增大，严重时可导致网络不可用；       占用网络设备系统资源（CPU、内存等），使网络不能提供正常的服务。       4. 异常流量的数据包类型       常见的异常流量数据包形式有以下几种：       TCP SYN flood（40字节）         11.*.64.3|2.*.38.180|64821|as10|5|4|1013|18|6|1|40|1       从netflow的采集数据可以看出，此异常流量的典型特征是数据包协议类型为6（TCP），数据流大小为40字节（通常为TCP的SYN连接请求）。       ICMP flood       2.*.33.1|1.*.97.22|as12|64811|5|2|0|0|1|146173|218359704|1       从netflow的采集数据可以看出，此异常流量的典型特征是数据包协议类型为1（ICMP），单个数据流字节数达218M字节。       UDP flood       *.*.206.73|160.*.71.129|64621|Others|6|34|1812|1812