一、前言
近年來，隨著互聯(lián)網在全球的迅速發(fā)展和各種互聯(lián)網應用的快速普及，互聯(lián)網已成為人們日常工作生活中不可或缺的信息承載工具。然而，伴隨著互聯(lián)網的正常應用流量，網絡上形形色色的異常流量也隨之而來，影響到互聯(lián)網的正常運行，威脅用戶主機的安全和正常使用。
本文從互聯(lián)網運營商的視角，對互聯(lián)網異常流量的特征進行了深入分析，進而提出如何在網絡層面對互聯(lián)網異常流量采取防護措施，其中重點講述了NetFlow分析在互聯(lián)網異常流量防護中的應用及典型案例。
二、NetFlow簡介
本文對互聯(lián)網異常流量的特征分析主要基于NetFlow數據，因此首先對NetFlow做簡單介紹。
1. NetFlow概念
NetFlow是一種數據交換方式，其工作原理是：NetFlow利用標準的交換模式處理數據流的第一個IP包數據，生成NetFlow 緩存，隨后同樣的數據基于緩存信息在同一個數據流中進行傳輸，不再匹配相關的訪問控制等策略，NetFlow緩存同時包含了隨后數據流的統(tǒng)計信息。
一個NetFlow流定義為在一個源IP地址和目的IP地址間傳輸的單向數據包流，且所有數據包具有共同的傳輸層源、目的端口號。
2. NetFlow數據采集
針對路由器送出的NetFlow數據，可以利用NetFlow數據采集軟件存儲到服務器上，以便利用各種NetFlow數據分析工具進行進一步的處理。
Cisco提供了Cisco NetFlow Collector(NFC)采集NetFlow數據，其它許多廠家也提供類似的采集軟件。
下例為利用NFC2.0采集的網絡流量數據實例：
211.*.*.57|202.*.*.12|Others|localas|9|6|2392
|80|80|1|40|1
出于安全原因考慮，本文中出現(xiàn)的IP地址均經過處理。
NetFlow數據也可以在路由器上直接查看，以下為從Cisco GSR路由器采集的數據實例，：
gsr #att 2(登錄采集NetFlow數據的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 059A1
本文中的NetFlow數據分析均基于NFC采集的網絡流量數據，針對路由器直接輸出的Neflow數據，也可以采用類似方法分析。
3. NetFlow數據采集格式說明
NFC 可以定制多種NetFlow數據采集格式，下例為NFC2.0采集的一種流量數據實例，本文的分析都基于這種格式。
61.*.*.68|61.*.*.195|64917|Others|9|13|4528|
135|6|4|192|1
數據中各字段的含義如下：
源地址|目的地址|源自治域|目的自治域|流入接口號|流出接口號|源端口|目的端口|協(xié)議類型|包數量|字節(jié)數|流數量
4. 幾點說明
NetFlow主要由Cisco路由器支持，對于其它廠家的網絡產品也有類似的功能，例如Juniper路由器支持sFlow功能。
NetFlow支持情況與路由器類型、板卡類型、IOS版本、IOS授權都有關系，不是在所有情況下都能使用，使用時需考慮自己的軟硬件配置情況。
本文的所有分析數據均基于采自Cisco路由器的NetFlow數據。
三、互聯(lián)網異常流量的NetFlow分析
要對互聯(lián)網異常流量進行分析，首先要深入了解其產生原理及特征，以下將重點從NetFlow數據角度，對異常流量的種類、流向、產生后果、數據包類型、地址、端口等多個方面進行分析。
1. 異常流量的種類
目前，對互聯(lián)網造成重大影響的異常流量主要有以下幾種：
(1)拒絕服務攻擊(DoS)
DoS攻擊使用非正常的數據流量攻擊網絡設備或其接入的服務器，致使網絡設備或服務器的性能下降，或占用網絡帶寬，影響其它相關用戶流量的正常通信，最終可能導致網絡服務的不可用。
例如DoS可以利用TCP協(xié)議的缺陷，通過SYN打開半開的TCP連接，占用系統(tǒng)資源，使合法用戶被排斥而不能建立正常的TCP連接。
以下為一個典型的DoS SYN攻擊的NetFlow數據實例，該案例中多個偽造的源IP同時向一個目的IP發(fā)起TCP SYN攻擊。
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協(xié)議本身的缺陷，IP包中的源地址是可以偽造的，現(xiàn)在的DoS工具很多可以偽裝源地址，這也是不易追蹤到攻擊源主機的主要原因。
(2)分布式拒絕服務攻擊(DDoS)
DDoS把DoS又發(fā)展了一步，將這種攻擊行為自動化，分布式拒絕服務攻擊可以協(xié)調多臺計算機上的進程發(fā)起攻擊，在這種情況下，就會有一股拒絕服務洪流沖擊網絡，可能使被攻擊目標因過載而崩潰。
以下為一個典型的DDoS攻擊的NetFlow數據實例，該案例中多個IP同時向一個IP發(fā)起UDP攻擊。
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)網絡蠕蟲病毒流量
網絡蠕蟲病毒的傳播也會對網絡產生影響。近年來，Red Code、SQL Slammer、沖擊波、振蕩波等病毒的相繼爆發(fā)，不但對用戶主機造成影響，而且對網絡的正常運行也構成了的危害，因為這些病毒具有掃描網絡，主動傳播病毒的能力，會大量占用網絡帶寬或網絡設備系統(tǒng)資源。
以下為最近出現(xiàn)的振蕩波病毒NetFlow數據實例，該案例中一個IP同時向隨機生成的多個IP發(fā)起445端口的TCP連接請求，其效果相當于對網絡發(fā)起DoS攻擊。
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)其它異常流量
我們把其它能夠影響網絡正常運行的流量都歸為異常流量的范疇，例如一些網絡掃描工具產生的大量TCP連接請求，很容易使一個性能不高的網絡設備癱瘓。
以下為一個IP對167.*.210.網段，針對UDP 137端口掃描的NetFlow數據實例：
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. 異常流量流向分析
從異常流量流向來看，常見的異常流量可分為三種情況：
網外對本網內的攻擊
本網內對網外的攻擊
本網內對本網內的攻擊
針對不同的異常流量流向，需要采用不同的防護及處理策略，所以判斷異常流量流向是進一步防護的前提，以下為這三種情況的NetFlow數據實例：
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開頭的地址為本網地址。
3. 異常流量產生的后果
異常流量對網絡的影響主要體現(xiàn)在兩個方面：
占用帶寬資源使網絡擁塞，造成網絡丟包、時延增大，嚴重時可導致網絡不可用;
占用網絡設備系統(tǒng)資源(CPU、內存等)，使網絡不能提供正常的服務。
4. 異常流量的數據包類型
常見的異常流量數據包形式有以下幾種：
?TCP SYN flood(40字節(jié))
11.*.64.3|2.*.38.180|64821|as10|5|4|1013|18|6|
1|40|1
從NetFlow的采集數據可以看出，此異常流量的典型特征是數據包協(xié)議類型為6(TCP)，數據流大小為40字節(jié)(通常為TCP的SYN連接請求)。
?ICMP flood
2.*.33.1|1.*.97.22|as12|64811|5|2|0|0|1|146173|
218359704|1
從NetFlow的采集數據可以看出，此異常流量的典型特征是數據包協(xié)議類型為1(ICMP)，單個數據流字節(jié)數達218M字節(jié)。
?UDP flood
*.*.206.73|160.*.71.129|64621|Others|6|34|
1812|1812|17|224|336000|1
*.*.17.196|25.*.156.119|64621|Others|6|34|
1029|137|17|1|78|1
從NetFlow的采集數據可以看出，此異常流量的典型特征是數據包協(xié)議類型為17(UDP)，數據流有大有小。
?其它類型
其它類型的異常流量也會在網絡中經常見到，從理論上來講，任何正常的數據包形式如果被大量濫用，都會產生異常流量，如以下的DNS正常訪問請求數據包(協(xié)議類型53)如果大量發(fā)生，就會產生對DNS服務器的DoS攻擊。
211.*.*.146|211.*.*.129|Others|Others|71|8|
3227|53|53|1|59|1
5. 異常流量的源、目的地址
關鍵詞標簽：NetFlow,網絡異常流量
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