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    分布式拒絕服務(wù)攻防技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)研究

    2023-08-09 19:08:54仇必青牟春旭閆申
    計(jì)算機(jī)應(yīng)用文摘 2023年15期
    關(guān)鍵詞:技術(shù)特征防御發(fā)展趨勢(shì)

    仇必青 牟春旭 閆申

    摘 要:分布式拒絕服務(wù)(DDoS)攻擊深刻影響網(wǎng)絡(luò)安全和數(shù)據(jù)安全,對(duì)行業(yè)的影響包括服務(wù)癱瘓、品牌聲譽(yù)損失等,其背后的動(dòng)機(jī)包括勒索、攻擊能力演示、故意破壞、政治糾紛、黑客活動(dòng)、商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)、干擾過濾以及其他數(shù)據(jù)盜竊活動(dòng)等。文章從 DDOS 攻擊和防御 2個(gè)角度分析其技術(shù)發(fā)展趨勢(shì),首先分別介紹了DDoS 攻擊和防御的相關(guān)概念及工作原理,然后總結(jié) DDOS 攻擊和防御的各類技術(shù)特征,最后展望了 DDoS 攻擊和防御的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。

    關(guān)鍵詞:DDoS攻擊; DDoS 防御:;技術(shù)特征;發(fā)展趨勢(shì)

    中圖法分類號(hào):TP393文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    1 引言

    隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能(AI)、視頻直播等的高速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)已深度融入人們的日常工作生活,給人們提供各種數(shù)據(jù)支持和網(wǎng)絡(luò)服務(wù),網(wǎng)絡(luò)帶寬也隨之不斷增高。物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和網(wǎng)絡(luò)連接的進(jìn)步無意中促進(jìn)了分布式拒絕服務(wù)(DDoS)攻擊的發(fā)展,其數(shù)量、頻率和強(qiáng)度都有所增長,已成為影響網(wǎng)絡(luò)安全和數(shù)據(jù)安全的重大威脅。微軟報(bào)告稱,2022 年該公司遭受DDoS 攻擊的峰值達(dá)到每秒3.47 太比特;而騰訊的報(bào)告稱,2022 年該公司遭受DDoS 攻擊的峰值達(dá)到每秒1.45 太比特,DDoS 攻擊造成的嚴(yán)重破壞事件仍不斷增加。由此可見,每一秒都是抵御DDoS 攻擊的關(guān)鍵。目前,安全系統(tǒng)仍缺乏針對(duì)DDoS 攻擊的有效防御方法。需要研究者分析攻擊的發(fā)展態(tài)勢(shì),并構(gòu)建識(shí)別、防御、緩解全過程管理體系。

    2 DDoS 攻擊

    2.1 DDoS 攻擊的概念

    (1)DDoS 攻擊的定義。

    DDoS 攻擊由拒絕服務(wù)(DoS)攻擊發(fā)展而來,攻擊者在一段時(shí)間內(nèi)利用分布在網(wǎng)絡(luò)上的各類設(shè)備對(duì)目標(biāo)發(fā)起看似合法的請(qǐng)求,占據(jù)大量服務(wù)資源,使網(wǎng)絡(luò)服務(wù)無法正常提供。僵尸主機(jī)是一種連接到互聯(lián)網(wǎng)并且被感染惡意軟件的設(shè)備,可執(zhí)行編程任務(wù)。僵尸主機(jī)執(zhí)行的操作包括發(fā)送大量垃圾郵件、嗅探流量、捕獲敏感信息、網(wǎng)絡(luò)釣魚、點(diǎn)擊欺詐、密鑰記錄、傳播加密貨幣挖掘軟件以及發(fā)起攻擊。

    (2)DDoS 攻擊的工作原理。

    發(fā)起攻擊的僵尸主機(jī)通過管理肉雞控制流量,使各種肉雞向受害者的基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)送攻擊流量。攻擊者利用IoT 等互聯(lián)網(wǎng)連接設(shè)備的各種弱點(diǎn)傳播其制作的惡意代碼,互聯(lián)網(wǎng)連接設(shè)備感染后將逐步成為攻擊者的肉雞,攻擊者發(fā)送命令讓其控制的肉雞執(zhí)行。當(dāng)攻擊者發(fā)起攻擊時(shí),會(huì)指示肉雞創(chuàng)建與受害者基礎(chǔ)設(shè)施的連接,使各種肉雞向受害者的基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)送攻擊流量,攻擊者通過管理肉雞控制流量,不斷消耗受害者所有可用網(wǎng)絡(luò)資源。

    2.2 DDoS 攻擊的分類

    (1)資源消耗型攻擊。

    中央處理器(CPU)、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)帶寬、套接字等是攻擊者嘗試消耗的主要資源。此外,消耗對(duì)互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)行至關(guān)重要的基礎(chǔ)設(shè)施的所有帶寬和計(jì)算資源也是攻擊者的常用方式。一般情況下,資源消耗型攻擊通過協(xié)議漏洞攻擊或格式錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)包攻擊實(shí)現(xiàn)。其中,協(xié)議漏洞攻擊是利用包括TCP,UDP,ICMP,HTTP等在內(nèi)的各種協(xié)議來消耗服務(wù)交付所需的重要資源,主要的攻擊類型包括TCP SYN 攻擊、TCP PUSH 混合ACK 碎片攻擊、UDP 洪泛攻擊、ICMP 洪泛攻擊、HTTP洪泛攻擊、SIP 洪泛攻擊和慢速HTTP 攻擊等。

    (2)零日攻擊。

    零日DDoS 攻擊是指攻擊者利用未被大眾發(fā)現(xiàn)的安全漏洞或病毒發(fā)起攻擊。除了利用的安全漏洞或病毒未知,攻擊的影響也是未知的,只有在攻擊發(fā)起之后,才有可能識(shí)別攻擊的安全漏洞或病毒,并有針對(duì)性地提出適當(dāng)?shù)姆烙胧?。保持系統(tǒng)最新和正確的配置可以一定程度上減少未知漏洞,從而進(jìn)一步減少零日攻擊的機(jī)會(huì)。

    (3)融合攻擊。

    融合攻擊是指攻擊者融合包括IoT、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、勒索等在內(nèi)的不同新型技術(shù)手段或攻擊策略來加強(qiáng)攻擊,并使系統(tǒng)難以檢測(cè)和減輕攻擊。攻擊者可以組合不同類型的洪泛攻擊,或者可以將不同的放大攻擊與新型攻擊混合。其中,在融合IoT 攻擊中,攻擊者將存在漏洞的攝像頭、智能電視、智能音箱、智能手表等IoT 設(shè)備與目標(biāo)受害者創(chuàng)建連接,并消耗其可用資源;勒索DDoS 攻擊(RDDoS)利用DDoS 攻擊變體進(jìn)行破壞,攻擊者的主要目的是讓受害者支付贖金,以換取暫停或不對(duì)受害者發(fā)起進(jìn)一步的攻擊;經(jīng)濟(jì)可持續(xù)性否認(rèn)(EDoS)是利用DDoS 攻擊迫使受害者為網(wǎng)絡(luò)分配更多的計(jì)算資源,增加了受害者保持服務(wù)運(yùn)行所需的成本。

    2.3 DDoS 攻擊發(fā)展趨勢(shì)

    DDoS 攻擊已經(jīng)從單純的資源比拼演進(jìn)成競(jìng)技斗爭(zhēng)。攻擊者為了繞過防御措施,偽裝自己(CC 攻擊)、低頻掃射、RDDoS 、EDoS 等新型融合技術(shù)層出不窮。從多個(gè)CC 攻擊案例可以分析,攻擊已逐步顯現(xiàn)出多IP 疊加低QPS 的特征,通過惡意移動(dòng)應(yīng)用控制移動(dòng)終端,并使其變成肉雞,進(jìn)一步獲得海量的可用攻擊IP 源,海量連接需求讓服務(wù)器壓力劇增并逐步崩潰。隨著地緣沖突的持續(xù)發(fā)酵,新型融合技術(shù)導(dǎo)致攻擊持續(xù)升級(jí),以關(guān)鍵信息基礎(chǔ)設(shè)施為目標(biāo)的攻擊也將與日俱增。一是資源消耗型攻擊將異軍突起。比如UDP Fragment Flood 類型的大流量攻擊顯著增多,百Gb 級(jí)別以上的大流量攻擊將越來越普遍,呈現(xiàn)出大流量攻擊增長幅度高于整體威脅增長幅度的態(tài)勢(shì)。資源消耗型攻擊將繼續(xù)在Tb 級(jí)別的大流量攻擊中扮演重要角色。二是零日DDoS 攻擊等新型攻擊手段將不斷涌現(xiàn),由于利用的安全漏洞或病毒未被公布,攻擊造成的不利后果將無法估計(jì)。三是攻擊目標(biāo)將趨于明確,攻擊持久性將持續(xù)加強(qiáng)。受害者一旦被攻擊者選為攻擊目標(biāo),將更容易遭受多次攻擊,從目標(biāo)被攻擊頻次來看,將呈現(xiàn)不斷上升態(tài)勢(shì)。受害者目標(biāo)被攻擊的周期將不斷變長,攻擊持久性也將持續(xù)加強(qiáng)。

    3 DDoS 防御

    3.1 DDoS 防御的概念

    (1)DDoS 防御的定義。

    DDoS 防御是指為應(yīng)對(duì)攻擊者發(fā)起的侵略、保障網(wǎng)絡(luò)服務(wù)持續(xù)進(jìn)行或者因網(wǎng)絡(luò)可能即將被攻擊而發(fā)出警戒以減少外部侵略傷害的行為。

    (2)DDoS 防御的工作原理。

    防御攻擊的最終目標(biāo)是預(yù)防。在攻擊前后,防御的必要工作包括預(yù)防、檢測(cè)、緩解。

    預(yù)防攻擊是指在攻擊者發(fā)動(dòng)攻擊之前采用禁用不必要的服務(wù)、資源限制、安全加固等手段進(jìn)行預(yù)防,以避免或縮小攻擊的負(fù)面影響。最常用的預(yù)防策略是使用多層防火墻預(yù)防攻擊。

    檢測(cè)攻擊是指當(dāng)攻擊者發(fā)起攻擊后,發(fā)現(xiàn)過載信號(hào)或攻擊造成損害,并第一時(shí)間判斷已發(fā)生攻擊行為的措施。檢測(cè)發(fā)現(xiàn)攻擊者,然后阻止攻擊者制造的虛假流量是防御DDoS 攻擊的主要方法??梢允褂妹酃薇O(jiān)控器和IDS 機(jī)制,也可以通過協(xié)議特性、系統(tǒng)特性、請(qǐng)求特性等進(jìn)行檢測(cè),同時(shí),連續(xù)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控也可以用于攻擊告警檢測(cè)。

    緩解攻擊是指檢測(cè)識(shí)別到DDoS 攻擊后,采取適當(dāng)、必要的措施來應(yīng)對(duì)并減輕(響應(yīng))攻擊造成的不利后果,以避免或最小化服務(wù)遭受的損害。在DDoS 攻擊期間,系統(tǒng)管理員很難訪問網(wǎng)絡(luò)的路由器和服務(wù)器。因此,有必要組建一個(gè)能夠進(jìn)行入侵響應(yīng)的專業(yè)團(tuán)隊(duì)。入侵響應(yīng)團(tuán)隊(duì)能夠在攻擊發(fā)生后收集數(shù)據(jù),及時(shí)追蹤構(gòu)成DDoS 網(wǎng)絡(luò)的主機(jī)并關(guān)閉這些主機(jī)的連接服務(wù)[1~2] 。

    3.2 DDoS 防御分類

    (1)基于信息熵的DDoS 檢測(cè)防御。

    在網(wǎng)絡(luò)的正常狀態(tài)下,所有網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)接收的流量速率相對(duì)穩(wěn)定,并且信息熵的值最大。在DDoS 攻擊下,一個(gè)或多個(gè)主機(jī)獲得的流量會(huì)明顯超過正常速率,在這種情況下,熵值會(huì)下降。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的信息熵值是否超過設(shè)定的閾值來判斷網(wǎng)絡(luò)是否遭受DDoS 攻擊。

    (2)基于TCP 代理的DDoS 檢測(cè)防御。

    TCP 代理機(jī)制主要針對(duì)TCP SYN 洪泛攻擊,TCPSYN 請(qǐng)求不直接到達(dá)服務(wù)器,而是通過代理過濾該請(qǐng)求。當(dāng)TCP SYN 請(qǐng)求到達(dá)過濾設(shè)備時(shí),該設(shè)備不會(huì)將其直接移交給后續(xù)服務(wù)器,而是應(yīng)答“SYN+ACK”響應(yīng),并等待客戶端回復(fù)。如果請(qǐng)求來自合法用戶,客戶端將響應(yīng)“SYN+ACK”,清洗設(shè)備與受保護(hù)服務(wù)器建立TCP 連接,并將該連接添加到信任列表中,合法的用戶和服務(wù)器可以通過清洗設(shè)備進(jìn)行正常的數(shù)據(jù)通信。如果請(qǐng)求來自攻擊者,由于攻擊者通常不會(huì)響應(yīng),這將導(dǎo)致半開放連接,過濾設(shè)備將暫時(shí)保存半開的連接,并在超時(shí)后將其丟棄。

    (3)基于統(tǒng)計(jì)分析的DDoS 檢測(cè)防御。

    基于統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)的預(yù)測(cè)通過對(duì)匯總收集的包含網(wǎng)絡(luò)特征的各類數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)及整理、分析,以求最準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)攻擊發(fā)生可能性。分別統(tǒng)計(jì)正常合法請(qǐng)求的數(shù)據(jù)特征、攻擊者發(fā)起的非法請(qǐng)求的數(shù)據(jù)特征,計(jì)算常規(guī)流量的統(tǒng)計(jì)模型,然后使用統(tǒng)計(jì)推斷測(cè)試來確定新的流量是否屬于該模型。若與統(tǒng)計(jì)模型不一致,則將該流量實(shí)例分類為不一致,需要后期進(jìn)一步分析、證實(shí)該流量是否屬于正常流量。根據(jù)數(shù)據(jù)特征屬性統(tǒng)計(jì)結(jié)果的差異,進(jìn)一步檢測(cè)判斷是否發(fā)生DDoS 攻擊。

    (4)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的DDoS 檢測(cè)防御。

    基于機(jī)器學(xué)習(xí)的檢測(cè)防御是一種使用學(xué)習(xí)模型進(jìn)行DDoS 攻擊預(yù)測(cè)的方法,該模型是經(jīng)所有可用數(shù)據(jù)集合提煉而成。根據(jù)使用數(shù)據(jù)集合是否標(biāo)記,可以分為有監(jiān)督和無監(jiān)督2 種。其中,有監(jiān)督是在一個(gè)學(xué)習(xí)模型的基礎(chǔ)上,給出一定的數(shù)據(jù)樣本集合,系統(tǒng)根據(jù)已知的輸入,經(jīng)過處理,能夠得到正確的輸出結(jié)果;無監(jiān)督是沒有一個(gè)固定的學(xué)習(xí)模型,需要在數(shù)據(jù)集合的基礎(chǔ)上進(jìn)行提煉,以得到學(xué)習(xí)模型,然后利用模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。機(jī)器學(xué)習(xí)涉及貝葉斯決策理論、多元技術(shù)、聚類、多層感知器、線性判別、局部模型、分類樹、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、隱馬爾可夫模型(HMM)等技術(shù)。各種檢測(cè)方法主要包括貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、遺傳算法、K?NN 算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、軟件代理技術(shù)、SVM 等。

    (5)基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的DDoS 檢測(cè)防御。

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)具有自學(xué)習(xí)、自組織、良好的容錯(cuò)性和魯棒性、并行性等優(yōu)點(diǎn),因此受到了越來越多的關(guān)注。因ANN 不僅可以識(shí)別現(xiàn)有的攻擊模式,還可以識(shí)別未知的攻擊模式,被越來越多的研究人員用于檢測(cè)DDoS 攻擊。該技術(shù)提高了入侵檢測(cè)系統(tǒng)(IDS)的智能性和適應(yīng)性。自組織映射(SOM)、精確STORM、反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)、長短期記憶(LSTM)等算法被越來越多的研究人員用于檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中的DDoS 攻擊。

    3.3 DDoS 防御發(fā)展趨勢(shì)

    針對(duì)DDoS 攻擊新型融合手段的不斷升級(jí),防御技術(shù)逐步向新技術(shù)融合的方向發(fā)展。一是基于TCP代理的檢測(cè)防御將繼續(xù)在TCP SYN 洪泛攻擊中發(fā)揮獨(dú)特作用,減少可疑流量對(duì)服務(wù)器資源的占用。二是防御技術(shù)逐步向新型動(dòng)態(tài)防護(hù)方向發(fā)展。首先設(shè)置符合系統(tǒng)實(shí)際情況的防護(hù)方案,再基于統(tǒng)計(jì)分析和機(jī)器學(xué)習(xí),發(fā)現(xiàn)可用IP 信息,并判斷是否屬于肉雞,然后對(duì)肉雞實(shí)施限速,同時(shí)對(duì)JS 實(shí)施校驗(yàn),并對(duì)肉雞實(shí)施封禁,針對(duì)請(qǐng)求偽造和字符不易匹配等問題,結(jié)合AI 等新技術(shù)進(jìn)行特征分析,及時(shí)進(jìn)行策略配置和業(yè)務(wù)調(diào)整。三是單純依靠某一類技術(shù)已很難防御不斷演化發(fā)展的新型攻擊,需要研究者結(jié)合信息熵、TCP 代理、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等創(chuàng)新技術(shù),從地理區(qū)域、訪問頻率、請(qǐng)求特征等多個(gè)維度,獲取流量的特征,利用融合創(chuàng)新技術(shù),主動(dòng)感知可疑流量,不斷優(yōu)化、調(diào)整防御措施,建立實(shí)時(shí)監(jiān)控與動(dòng)態(tài)防御相結(jié)合的立體防護(hù)手段。

    4 結(jié)束語

    網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化(NFV)、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、5G 和云計(jì)算等技術(shù)的快速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也不斷演進(jìn),導(dǎo)致DDoS 攻擊的質(zhì)量和數(shù)量都顯著增加。本文從攻擊和防御2 個(gè)角度分析DDoS 攻防的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì),首先分別介紹了DDoS 攻擊和防御的相關(guān)概念及工作原理,然后總結(jié)DDoS 攻擊和防御的各類技術(shù)特征,最后展望了DDoS 攻擊和防御的技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。

    參考文獻(xiàn):

    [1] DILMUROD T.Classification of DDoS attacks[J].ACADEMICIA:An International Multidisciplinary Research Journal, 2022, 12(11):55-57.

    [2] KUMAR R B,HARI S.On improving the performance of DDoSattack detection system[J].Microprocessors and Microsystems,2022,93:1-16.

    作者簡(jiǎn)介:

    仇必青(1987—),碩士,高級(jí)信息系統(tǒng)項(xiàng)目管理師/ 研究員,研究方向:網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全。

    閆申(1993—),碩士,研究方向:密碼學(xué)(通信作者)。

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