如何在服务器上区分正常流量与攻击流量并过滤正常流量？

Question

我现在要在我的服务器上编写一个脚本，针对于网络流量，区分正常流量和攻击流量，主要是过滤掉正常流量，保留恶意流量进行分析研究 没有一点点思路 有大神提一些可行的方案吗

我的想法是通过对于IP或者其他数据特征的监控，但是实际测试下来，作为服务器，流量的来源IP似乎不太好检测，因为可能是到处的IP地址，无法区分。其他特征的话 除非每种攻击都去测试一次 但是这样也就存在问题了，对于新的攻击类型无法应对。
所以现在缺一个判断过滤掉正常流量的方法

Answer 1

针对服务器上区分正常流量与攻击流量并过滤正常流量的问题，以下提供一套可行的解决方案：

一、区分正常流量与攻击流量

1. 流量特征分析：

   • 数据包大小：合法网站通常有较小数据包，而恶意软件可能需要传输较大的文件或发送大量垃圾信息。通过检查数据包的大小，可以有效识别异常流量。
   • 协议和端口扫描技术：利用端口扫描技术检测网络上开放的各种服务并获取相关信息，识别出未明确关闭的服务端端口，进一步确认流量是否恶意。
   • 请求频率和类型：单个IP地址在短时间内发起大量请求可能是攻击行为，对特定的URL或资源频繁请求可能是Web应用攻击，如SQL注入或跨站脚本（XSS）。

2. 时间戳分析：

   • 观察用户访问的时间表来分析流量变化。正常用户的流量通常在一整天内的各个时间段均匀分布，而攻击者可能在午夜到清晨之间发起大量密集的攻击性活动。

3. IP地址分布分析：

   • 通过查看IP地址列表，了解来自哪些地理位置的用户正在访问服务器。如果大量IP地址来自特定国家/地区或高度集中，这可能是一个警示信号。

4. 智能语义分析算法：

   • 采用先进的智能语义分析算法，这种算法能够更深入地理解和分析网络流量的内容和上下文，有效识别新兴和复杂的攻击策略，如0day攻击。

5. 入侵检测和防御系统（IDS/IPS）：

   • 入侵检测和防御系统通过分析流量和匹配已知的攻击签名来识别攻击，提高检测和防御恶意流量的能力。

6. 混合模型：

   • 采用混合模型，结合黑名单和白名单的优点，根据具体的配置细节，可能是内部网络Web应用程序和公共互联网Web应用程序的最佳选择。

二、过滤正常流量

1. 基于规则的过滤：

   • 通过一组规则来区分正常请求和恶意请求。这些规则可以基于黑名单（阻止已知的恶意流量）或白名单（仅允许符合特定标准的流量）。

2. 实时流量监控与分析：

   • 实时监控和分析进入网络的流量，通过对流量数据的深入分析，准确识别出哪些流量是合法的，哪些可能含有恶意内容。

3. 自动化的响应机制：

   • 一旦识别出恶意流量，自动采取行动来清洗这些流量，如拦截或重新路由，确保它们不会对网络资源造成伤害。

三、实际测试中可能遇到的问题及解决方案

1. IP地址难以检测：

   • 问题：流量的来源IP地址可能遍布全球，难以区分正常与恶意。
   • 解决方案：结合IP地址分布分析、时间戳分析和流量特征分析等多种方法，综合判断流量的正常性。同时，利用智能语义分析算法和IDS/IPS系统提高识别的准确性。

2. 新型攻击类型：

   • 问题：对于新的攻击类型，传统的基于规则的方法可能无法应对。
   • 解决方案：采用机器学习算法来建立正常流量的基线模型，并实时更新规则库和签名库，以识别和防御最新威胁。同时，保持对安全领域的持续关注和学习，以便及时调整防御策略。

3. 误报和漏报：

   • 问题：在实际测试中可能出现误报（将正常流量识别为恶意流量）或漏报（将恶意流量识别为正常流量）的情况。
   • 解决方案：优化流量分析算法和规则设置，提高识别的准确性。同时，建立反馈机制，对误报和漏报的情况进行及时分析和处理，以不断改进防御系统。

综上所述，通过综合运用多种技术和方法，可以有效地区分正常流量与攻击流量，并过滤掉正常流量。在实际测试中，需要不断优化和调整防御策略，以应对不断变化的安全威胁。

Answer 2

我写一下我的思路

方案概述

1.流量捕获： 使用scapy库捕获网络数据包。
2.流量分析： 使用机器学习模型（如随机森林）来区分正常流量和攻击流量。
3.流量过滤： 将正常流量过滤掉，保留恶意流量进行分析。

详细步骤

1. 安装必要的库

首先，安装所需的Python库：

pip install scapy pandas scikit-learn

2. 捕获网络流量

使用scapy库捕获网络数据包，并保存到文件中：

from scapy.all import sniff, wrpcap

def capture_traffic(output_file='traffic.pcap', interface='eth0', count=1000):
    packets = sniff(iface=interface, count=count)
    wrpcap(output_file, packets)
    print(f"Captured {len(packets)} packets and saved to {output_file}")

capture_traffic()

3. 数据预处理

读取捕获的流量数据，并提取特征进行分析：

import pandas as pd
from scapy.all import rdpcap

def preprocess_data(pcap_file):
    packets = rdpcap(pcap_file)
    data = []
    for packet in packets:
        if packet.haslayer('IP'):
            data.append({
                'src_ip': packet['IP'].src,
                'dst_ip': packet['IP'].dst,
                'length': len(packet),
                'protocol': packet['IP'].proto
            })
    return pd.DataFrame(data)

df = preprocess_data('traffic.pcap')
print(df.head())

4. 训练机器学习模型

使用历史数据训练一个随机森林模型来区分正常流量和攻击流量：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report

# 假设我们有一个标记好的数据集
df['label'] = ...  # 0表示正常流量，1表示攻击流量

X = df[['length', 'protocol']]
y = df['label']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

y_pred = model.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))

5. 实时流量分析和过滤

使用训练好的模型实时分析和过滤流量：

def detect_attack(packet):
    if packet.haslayer('IP'):
        features = [[len(packet), packet['IP'].proto]]
        prediction = model.predict(features)
        if prediction == 1:
            print(f"Attack detected from {packet['IP'].src} to {packet['IP'].dst}")

sniff(iface='eth0', prn=detect_attack, store=0)

总结

这个方案结合了流量捕获、特征提取、机器学习模型训练和实时检测，能够有效区分正常流量和攻击流量，并过滤掉正常流量。