一種可靠檢測低速率DDoS攻擊的異常檢測系統(tǒng)

引 言

現(xiàn)代社會對計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)(如互聯(lián)網(wǎng))的依賴性愈來愈強(qiáng)，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，檢測分布式拒絕服務(wù)攻擊(Distributed Denialof Service，DDoS)一直是重要研究內(nèi)容。在入侵檢測方面有兩類系統(tǒng)：基于主機(jī)的入侵檢測系統(tǒng)(IDS)和基于網(wǎng)絡(luò)的IDS。基于網(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。誤用檢測基于以往攻擊事件的特征庫，故誤用檢測的IDS能準(zhǔn)確檢測舊式攻擊。誤用檢測對新變種的DDoS攻擊顯得無力，因為新變種的DDoS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(yù)先設(shè)定報警概率和漏報概率?？煽繄缶窃撐难芯康腎DS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)了一種低速率DDoS攻擊，其目的是逃避常規(guī)IDS。因此，如何可靠地檢測低速率DDoS攻擊成了有意義的研究。本文提出一種可靠檢測低速率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(biāo)，通過RTO計時器，在鏈接中制造運(yùn)行中斷，從而導(dǎo)致TCP控制機(jī)構(gòu)擁塞。進(jìn)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(fù)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(yùn)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(yùn)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(yùn)行中斷。如此，就能用很低的平均速率進(jìn)行攻擊，使服務(wù)器對TCP流拒絕服務(wù)?？梢姡鬌DoS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(dǎo)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(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測。另外，脈沖持續(xù)時間長短也很重要。文獻(xiàn)[5]指出，當(dāng)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(jìn)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。