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  • 网络攻击行为分析

    千次阅读 2019-06-22 22:15:12
    1、网络攻击行为过程分析-步骤 攻击准备 破坏型攻击指的破坏目标,使其不能正常工作,而不是控制目标系统的运行 入侵型攻击,这种攻击是要获得一定的权限达到控制攻击目标或者窃取信息的目的 攻击实施 破坏...

    1、网络攻击行为过程分析-步骤

    攻击准备

    破坏型攻击指的破坏目标,使其不能正常工作,而不是控制目标系统的运行

    入侵型攻击,这种攻击是要获得一定的权限达到控制攻击目标或者窃取信息的目的

    攻击实施

    破坏性攻击,只需利用必要的工具发动攻击即可

    入侵型攻击,往往要利用收集到的信息找到系统漏洞,然后利用该漏洞获取一定的权限

    攻击后处理

    破坏性攻击,攻击者隐匿踪迹是为了不被发现,而且还有可能再次收集信息以此来评估攻击后的效果

    入侵型攻击,最重要的是隐匿踪迹,攻击者可以利用系统最高管理员的身份随意更改系统上文件的权限

    2、网络攻击行为过程分析·-主要内容

    3、网络攻击行为过程分析-动手实践

    分析目前一种典型的网络攻击行为,撰写分析报告

    攻击行为简介

    攻击行为特点

    攻击行为方法

    攻击行为后果

    攻击行为对抗

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    黑客攻击行为特征分析 反攻击技术综合性分析报告

    分析者:Billows      2004/03/12 

    要想更好的保护网络不受黑客的攻击,就必须对黑客的攻击方法、攻击原理、攻击过程有深入的、详细的了解,只有这样才能更有效、更具有针对性的进行主动防护。下面通过对黑客攻击方法的特征分析,来研究如何对黑客攻击行为进行检测与防御。

      一、反攻击技术的核心问题

      反攻击技术(入侵检测技术)的核心问题是如何截获所有的网络信息。目前主要是通过两种途径来获取信息,一种是通过网络侦听的途径(如Sniffer,Vpacket等程序)来获取所有的网络信息(数据包信息,网络流量信息、网络状态信息、网络管理信息等),这既是黑客进行攻击的必然途径,也是进行反攻击的必要途径;另一种是通过对操作系统和应用程序的系统日志进行分析,来发现入侵行为和系统潜在的安全漏洞。

      二、黑客攻击的主要方式

      黑客对网络的攻击方式是多种多样的,一般来讲,攻击总是利用“系统配置的缺陷”,“操作系统的安全漏洞”或“通信协议的安全漏洞”来进行的。到目前为止,已经发现的攻击方式超过2000种,其中对绝大部分黑客攻击手段已经有相应的解决方法,这些攻击大概可以划分为以下六类:

      1.拒绝服务攻击:一般情况下,拒绝服务攻击是通过使被攻击对象(通常是工作站或重要服务器)的系统关键资源过载,从而使被攻击对象停止部分或全部服务。目前已知的拒绝服务攻击就有几百种,它是最基本的入侵攻击手段,也是最难对付的入侵攻击之一,典型示例有SYN Flood攻击、Ping Flood攻击、Land攻击、WinNuke攻击等。

      2.非授权访问尝试:是攻击者对被保护文件进行读、写或执行的尝试,也包括为获得被保护访问权限所做的尝试。

      3.预探测攻击:在连续的非授权访问尝试过程中,攻击者为了获得网络内部的信息及网络周围的信息,通常使用这种攻击尝试,典型示例包括SATAN扫描、端口扫描和IP半途扫描等。

      4.可疑活动:是通常定义的“标准”网络通信范畴之外的活动,也可以指网络上不希望有的活动,如IP Unknown Protocol和Duplicate IP Address事件等。

      5.协议解码:协议解码可用于以上任何一种非期望的方法中,网络或安全管理员需要进行解码工作,并获得相应的结果,解码后的协议信息可能表明期望的活动,如FTU User和Portmapper Proxy等解码方式。

      6.系统代理攻击:这种攻击通常是针对单个主机发起的,而并非整个网络,通过RealSecure系统代理可以对它们进行监视。

      三、黑客攻击行为的特征分析与反攻击技术

      入侵检测的最基本手段是采用模式匹配的方法来发现入侵攻击行为,要有效的进反攻击首先必须了解入侵的原理和工作机理,只有这样才能做到知己知彼,从而有效的防止入侵攻击行为的发生。下面我们针对几种典型的入侵攻击进行分析,并提出相应的对策。

      1.Land攻击

      攻击类型:Land攻击是一种拒绝服务攻击。

      攻击特征:用于Land攻击的数据包中的源地址和目标地址是相同的,因为当操作系统接收到这类数据包时,不知道该如何处理堆栈中通信源地址和目的地址相同的这种情况,或者循环发送和接收该数据包,消耗大量的系统资源,从而有可能造成系统崩溃或死机等现象。

      检测方法:判断网络数据包的源地址和目标地址是否相同。

      反攻击方法:适当配置防火墙设备或过滤路由器的过滤规则就可以防止这种攻击行为(一般是丢弃该数据包),并对这种攻击进行审计(记录事件发生的时间,源主机和目标主机的MAC地址和IP地址)。

      2.TCP SYN攻击

      攻击类型:TCP SYN攻击是一种拒绝服务攻击。

      攻击特征:它是利用TCP客户机与服务器之间三次握手过程的缺陷来进行的。攻击者通过伪造源IP地址向被攻击者发送大量的SYN数据包,当被攻击主机接收到大量的SYN数据包时,需要使用大量的缓存来处理这些连接,并将SYN ACK数据包发送回错误的IP地址,并一直等待ACK数据包的回应,最终导致缓存用完,不能再处理其它合法的SYN连接,即不能对外提供正常服务。

      检测方法:检查单位时间内收到的SYN连接否收超过系统设定的值。

      反攻击方法:当接收到大量的SYN数据包时,通知防火墙阻断连接请求或丢弃这些数据包,并进行系统审计。

      3.Ping Of Death攻击

      攻击类型:Ping Of Death攻击是一种拒绝服务攻击。

      攻击特征:该攻击数据包大于65535个字节。由于部分操作系统接收到长度大于65535字节的数据包时,就会造成内存溢出、系统崩溃、重启、内核失败等后果,从而达到攻击的目的。

      检测方法:判断数据包的大小是否大于65535个字节。

      反攻击方法:使用新的补丁程序,当收到大于65535个字节的数据包时,丢弃该数据包,并进行系统审计。

      4.WinNuke攻击

      攻击类型:WinNuke攻击是一种拒绝服务攻击。

      攻击特征:WinNuke攻击又称带外传输攻击,它的特征是攻击目标端口,被攻击的目标端口通常是139、138、137、113、53,而且URG位设为“1”,即紧急模式。

      检测方法:判断数据包目标端口是否为139、138、137等,并判断URG位是否为“1”。

      反攻击方法:适当配置防火墙设备或过滤路由器就可以防止这种攻击手段(丢弃该数据包),并对这种攻击进行审计(记录事件发生的时间,源主机和目标主机的MAC地址和IP地址MAC)。

      5.Teardrop攻击

      攻击类型:Teardrop攻击是一种拒绝服务攻击。

      攻击特征:Teardrop是基于UDP的病态分片数据包的攻击方法,其工作原理是向被攻击者发送多个分片的IP包(IP分片数据包中包括该分片数据包属于哪个数据包以及在数据包中的位置等信息),某些操作系统收到含有重叠偏移的伪造分片数据包时将会出现系统崩溃、重启等现象。

      检测方法:对接收到的分片数据包进行分析,计算数据包的片偏移量(Offset)是否有误。

      反攻击方法:添加系统补丁程序,丢弃收到的病态分片数据包并对这种攻击进行审计。

      6.TCP/UDP端口扫描

      攻击类型:TCP/UDP端口扫描是一种预探测攻击。

      攻击特征:对被攻击主机的不同端口发送TCP或UDP连接请求,探测被攻击对象运行的服务类型。

      检测方法:统计外界对系统端口的连接请求,特别是对21、23、25、53、80、8000、8080等以外的非常用端口的连接请求。 

      反攻击方法:当收到多个TCP/UDP数据包对异常端口的连接请求时,通知防火墙阻断连接请求,并对攻击者的IP地址和MAC地址进行审计。

      对于某些较复杂的入侵攻击行为(如分布式攻击、组合攻击)不但需要采用模式匹配的方法,还需要利用状态转移、网络拓扑结构等方法来进行入侵检测。

      四、入侵检测系统的几点思考

      从性能上讲,入侵检测系统面临的一个矛盾就是系统性能与功能的折衷,即对数据进行全面复杂的检验构成了对系统实时性要求很大的挑战。

      从技术上讲,入侵检测系统存在一些亟待解决的问题,主要表现在以下几个方面:

      1.如何识别“大规模的组合式、分布式的入侵攻击”目前还没有较好的方法和成熟的解决方案。从Yahoo等著名ICP的攻击事件中,我们了解到安全问题日渐突出,攻击者的水平在不断地提高,加上日趋成熟多样的攻击工具,以及越来越复杂的攻击手法,使入侵检测系统必须不断跟踪最新的安全技术。

      2.网络入侵检测系统通过匹配网络数据包发现攻击行为,入侵检测系统往往假设攻击信息是明文传输的,因此对信息的改变或重新编码就可能骗过入侵检测系统的检测,因此字符串匹配的方法对于加密过的数据包就显得无能为力。

      3.网络设备越来越复杂、越来越多样化就要求入侵检测系统能有所定制,以适应更多的环境的要求。

      4.对入侵检测系统的评价还没有客观的标准,标准的不统一使得入侵检测系统之间不易互联。入侵检测系统是一项新兴技术,随着技术的发展和对新攻击识别的增加,入侵检测系统需要不断的升级才能保证网络的安全性。

      5.采用不恰当的自动反应同样会给入侵检测系统造成风险。入侵检测系统通常可以与防火墙结合在一起工作,当入侵检测系统发现攻击行为时,过滤掉所有来自攻击者的IP数据包,当一个攻击者假冒大量不同的IP进行模拟攻击时,入侵检测系统自动配置防火墙将这些实际上并没有进行任何攻击的地址都过滤掉,于是造成新的拒绝服务访问。

      6.对IDS自身的攻击。与其他系统一样,IDS本身也存在安全漏洞,若对IDS攻击成功,则导致报警失灵,入侵者在其后的行为将无法被记录,因此要求系统应该采取多种安全防护手段。

      7.随着网络的带宽的不断增加,如何开发基于高速网络的检测器(事件分析器)仍然存在很多技术上的困难。

      入侵检测系统作为网络安全关键性测防系统,具有很多值得进一步深入研究的方面,有待于我们进一步完善,为今后的网络发展提供有效的安全手段。

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  • 数字水印的鲁棒问题和攻击行为

    千次阅读 2007-10-25 01:17:00
    特别的,一个实用的水印算法应该对信号处理、通常的几何变形(图像或视频数据),以及恶意攻击具有鲁棒。它们通常包括:(1)图像压缩:图像压缩算法是去掉图像信息中的冗余量。水印的不可见要求水印信息驻留于...
     
    
    数字水印必须很难(希望不可能)被清除。当然从理论上讲,只要具有足够的知识,任何水印都可以去掉。但是如果只能得到部分信息,如水印在图像中的精确位置未知,那么破坏水印将导致图像质量的严重下降。特别的,一个实用的水印算法应该对信号处理、通常的几何变形(图像或视频数据),以及恶意攻击具有鲁棒性。它们通常包括:

    (1)图像压缩:图像压缩算法是去掉图像信息中的冗余量。水印的不可见性要求水印信息驻留于图像不重要的视觉信息中,通常为图像的高频分量。而一般图像的主要能量均集中于低频分量上。经过图像压缩后,高频分量被当作冗余信息清除掉,因此有的文献将水印嵌入图像的最显著的低频分量中或使用带低通特性的水印,虽然这可能会降低图像的质量。目前的一些水印算法对现有的图像压缩标准(如JPEG 、MPEG )具有较好的鲁棒性,但对今后有更高压缩比的压缩算法则不能保证也具有同样好的鲁棒性。

    (2)滤波:图像中的水印应该具有低通特性,即低通滤波(如均值滤波和中值滤波)应该无法删掉图像中的水印,事实上当前很多针对水印的攻击行为是用滤波完成的。

    (3)图像量化与图像增强:一些常规的图像操作,如图像在不同灰度级上的量化、亮度与对比度的变化、直方图修正与均衡,均不应对水印的提取和检测有严重影响。

    (4)几何失真:几何失真包括图像尺寸大小变化、图像旋转、裁剪、删除或增加图像线条以及反射等等。很多水印算法对这些几何操作都非常脆弱,容易被去掉。因此研究水印在图像几何失真的鲁棒性也是人们所关注的。
    与鲁棒性问题密切相关的一个方面就是水印的攻击行为。水印攻击与鲁棒性可以说是一对矛和盾,目前的文献已经陆续描述了很多水印攻击方法。我们在这里将水印攻击方法归为四大类。在将水印分类的过程中,我们只考虑那些并不严重导致图像失真的方法。因为如果没有这个假设,那么总是可以寻找到某种成功的攻击方法,包括完全删除水印图像。

    (1)简单攻击:(也可称为波形攻击或噪声攻击)即只是通过对水印图像进行某种操作,削弱或删除嵌入的水印,而不是试图识别水印或分离水印。这些攻击方法包括线性或非线性滤波、基于波形的图像压缩(JPEG 、MPEG )、添加噪声、图像裁减、图像量化、模拟数字转换及图像的鉢
    矫正等。

    (2)同步攻击:(也称检测失效攻击)即试图使水印的相关检测失效或使恢复嵌入的水印成为不可能。这种攻击一般是通过图像的集合操作完成的,如图像仿射变换、图像放大、空间位移、旋转、图像修剪、图像裁减、象素交换、重采样、象素的插入和抽取以及一些几何变换等等。这类攻击的一个特点是水印实际上还存在于图像中,但水印检测函数已不能提取水印或不能检测水印的存在。

    (3)迷惑攻击:即试图通过伪造原始图像和原始水印来迷惑版权保护,由于最早由IBM 的Craver 等人提出,又称IBM 攻击。这种攻击实际上使数字水印的版权保护功能受到了挑战,如何有效地解决这个问题正引起研究人员的极大兴趣。

    (4)删除攻击:即针对某些水印方法通过分析水印数据,估计图像中的水印,然后将水印从图像中分离出来并使水印检测失效。
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  • Flink - CEP 实时分用户析攻击行为

    千次阅读 2018-11-19 01:22:47
    用户的登录行为数据都会以LoginEvent的行式记录下来,每次失败或者成功以及错误都会记录下来,一般客户端都会进行检验,正常的用户不可能在一秒钟之内登录错误多次,这时候我就得怀疑这部分数据是不是机器对用户的...

    在这样一种场景,用户的登录行为数据都会以LoginEvent的行式记录下来,每次失败或者成功以及错误都会记录下来,一般客户端都会进行检验,正常的用户不可能在一秒钟之内登录错误多次,这时候我就得怀疑这部分数据是不是机器对用户的密码进行暴力破解,如果有需要我们得将这些攻击IP进行封锁。

    Flink - CEP 优点

    复杂性:多个流join,窗口聚合,事件序列或patterns检测
    低延迟:秒或毫秒级别,比如做信用卡盗刷检测,或攻击检测
    高吞吐:每秒上万条消息

    执行流程

    Flink-CEP监控

    用户的登录日志数据会以实时的方式传递给Flink,常用的有Kafka,MQ等消息中间件。

    接着使用Flink-CEP进行模式匹配,匹配到了就会发出告警处理。

    案例

    用户登录日志格式如下表

    时间用户编号IP地扯登录类型
    2018-11-19T12:12:121192.168.0.1fail
    2018-11-19T12:12:121192.168.0.1fail
    2018-11-19T12:12:121192.168.0.1fail
    2018-11-19T12:12:122192.168.10,10success

    依赖

    compile group: 'org.apache.flink', name: 'flink-streaming-scala_2.11', version: "1.6.2"
    compile group: 'org.apache.flink', name: 'flink-cep-scala_2.11', version: "1.6.2"
    

    使用流式处理环境,并模拟上面的登录日志

    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    DataStream<LoginEvent> loginEventStream = env.fromCollection(Arrays.asList(
                    new LoginEvent("1","192.168.0.1","fail"),
                    new LoginEvent("1","192.168.0.1","fail"),
                    new LoginEvent("1","192.168.0.1","fail"),
                    new LoginEvent("2","192.168.10,10","success")
            ));
    

    定义一个登录日志的POJO

    public static class LoginEvent implements Serializable {
            private String userId;//用户ID
            private String ip;//登录IP
            private String type;//登录类型
    
            public LoginEvent() {
            }
    
            public LoginEvent(String userId, String ip, String type) {
                this.userId = userId;
                this.ip = ip;
                this.type = type;
            }
            // gets sets
    }
    

    再定义一个告警的POJO

    public static class LoginWarning implements Serializable {
            private String userId;
            private String type;
            private String ip;
    
            public LoginWarning() {
            }
    
            public LoginWarning(String userId, String type, String ip) {
                this.userId = userId;
                this.type = type;
                this.ip = ip;
            }
    }
    

    开始定义匹配模式,首先为第条日志定义一个first名称,如果满足第一个where条件,则进入下一个监听事件second,如果在 1秒 钟之内两个模式都满足,则成为loginFail告警。

    Pattern<LoginEvent, LoginEvent> loginFailPattern = Pattern.<LoginEvent>
                    begin("begin")
                    .where(new IterativeCondition<LoginEvent>() {
                        @Override
                        public boolean filter(LoginEvent loginEvent, Context context) throws Exception {
                            return loginEvent.getType().equals("fail");
                        }
                    })
                    .next("next")
                    .where(new IterativeCondition<LoginEvent>() {
                        @Override
                        public boolean filter(LoginEvent loginEvent, Context context) throws Exception {
                            return loginEvent.getType().equals("fail");
                        }
                    })
                    .within(Time.seconds(1));
    

    登录失败事件模式定义好了之后,我们就可以把它应用到数据流当中了。

    因为我们是针对用户这个维度进行监听的,所以我们需要对用户进行分组,以便可以锁定用户IP。

    PatternStream<LoginEvent> patternStream = CEP.pattern(
                    loginEventStream.keyBy(LoginEvent::getUserId),
                    loginFailPattern);
    

    所匹配的到事件会以一个Map<String, List<LoginEvent>>返回,key为事件名称,value为匹配的数据列表。

    DataStream<LoginWarning> loginFailDataStream = patternStream.select((Map<String, List<LoginEvent>> pattern) -> {
                List<LoginEvent> first = pattern.get("begin");
                List<LoginEvent> second = pattern.get("next");
    

    我们可以将告警事件直接打印出来

    loginFailDataStream.print();
    

    最终会产生如下两条告警

    6> LoginWarning{userId='1', type='192.168.0.2', ip='fail'}
    6> LoginWarning{userId='1', type='192.168.0.3', ip='fail'}
    

    完整项目代码 github传送门

    附送Scala版本

    Scala 版本就是那么简洁明了

    object FlinkLoginFail {
    
      def main(args: Array[String]): Unit = {
    
        val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    
        val loginEventStream = env.fromCollection(List(
          new LoginEvent("1", "192.168.0.1", "fail"),
          new LoginEvent("1", "192.168.0.2", "fail"),
          new LoginEvent("1", "192.168.0.3", "fail"),
          new LoginEvent("2", "192.168.10,10", "success")
        ))
    
        val loginFailPattern = Pattern.begin[LoginEvent]("begin")
          .where(_.getType.equals("fail"))
          .next("next")
          .where(_.getType.equals("fail"))
          .within(Time.seconds(1))
    
        val patternStream = CEP.pattern(loginEventStream, loginFailPattern)
        
        val loginFailDataStream = patternStream
          .select((pattern: Map[String, Iterable[LoginEvent]]) => {
            val first = pattern.getOrElse("begin", null).iterator.next()
            val second = pattern.getOrElse("next", null).iterator.next()
    
            new LoginWarning(second.getUserId, second.getIp, second.getType)
          })
    
        loginFailDataStream.print
    
        env.execute
      }
    
    }
    
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  • 一种基于网络行为特征的分布式低速率DoS攻击,王丽娜,张笑盈,本文利用遗传算法设计了一种分布式低速率拒绝服务攻击,在该攻击中,各攻击分布结点的行为是正常的、非周期的,但它们的攻击
  • 入侵检测系统,英文简写为IDS,顾名思义,它是用来实时检测攻击行为以及报告攻击的。如果把防火墙比作守卫网络大门的门卫的话,那么入侵检测系统(IDS)就是可以主动寻找罪犯的巡警。 因而寻求突破IDS的技术对漏洞...
  • 在该攻击中,各攻击分布结点的行为是正常的、非周 期的,但它们的攻击叠加效果等同于经典的低速率拒绝服务攻击;同时,该攻击模式符合网络流量行为特征,所以 更加难以检测和追踪定位攻击源。分析了攻击分布结点数与...

空空如也

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性攻击行为