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小墨安全管家 2021-05-02 01:13 网站防护 89 ℃
DDoS防御
恶意机器人在企业网络安全漏洞中扮演着至关重要的角色,这基本不是啥隐秘了。恶意软件经常使用机器人程序在企业网络中传播。然而,由于操作环境中的很多常规进程(如软件更新程序)也是机器人程序,识别和删除恶意机器人程序变得很复杂。直到最近,安全团队还没有一种有效的想法来区分这种"坏"机器人和"好"机器人。公开源代码提要和旨在识别机器人的社区规则关心不大;它们包含了太多的误报。最终,安全分析人员最后来克服了警报疲劳,DDoS防御,从分析和追查所有不相关的安全警报触发良好的机器人。在卡托,我们在爱护客户网络方面也面临着类似的咨询题。为了解决那个咨询题,我们开辟了一种新想法。这是一种多维的想法,在我们的安全服务中实现,它比单独使用开源源代码源代码或社区规则多识别72%的恶意事件。最重要的是,您能够在您的网络上实施类似的策略。你的工具将是任何网络工程师的储备和交易:访咨询你的网络,一种捕捉流量的想法,比如一具抽头传感器,以及脚够的磁盘空间来存储一周的数据包。下面是怎么分析这些数据包捕获,以更好地爱护您的网络。识别恶意Bot流量的五个向量正如我所讲,我们使用多维想法。虽然没有一具变量能够准确地识别恶意机器人,但经过评估多个向量的总体洞察力能够确定它们。如此做的目的是逐步缩小范围,从人们产生的会话到那些大概表明网络存在风险的会话。我们的流程特别简单:将机器人程序与人分开区分扫瞄器和其他客户端区分扫瞄器中的机器人程序分析有效载荷确定目标的风险让我们深入到每一具步骤。经过测量通信频率将机器人与人分开所有类型的机器人都倾向于不断地与目标举行通信。这是因为机器人需要接收命令、发送保持活动状态的信号或过滤数据。区分机器人和人类的第一步是识别那些与目标反复通信的机器。这算是您想要了解的:与很多目标定期、延续通信的主机。依照我们的经验,一周的流量脚以确定客户机目标通信的性质。从统计上看,这些通信越统一,bot生成它们的大概性就越大(见图1)。图1:这张频率图显示了今年5月中旬的bot通信量,注意通信量分布彻底均匀,是bot流量的有力指标。区分扫瞄器和其他客户端仅仅懂一具机器人存在于一台机器上并没有多大关心:正如我们所讲,大多数机器都会产生一些机器人流量。接着需要查看在网络上通信的客户端的类型。通常,"好"机器人存在于扫瞄器中,而"坏"机器人则在扫瞄器之外运行。操作系统有不同类型的客户端和库来生成流量。例如,"Chrome"、"WinInet"和"Java运行时环境"基本上不同的客户端类型。一开始,客户机流量看起来是一样的,然而有一些想法能够区分客户机并丰富我们的上下文。从查看应用层标题开始。由于大多数防火墙配置允许HTTP和TLS到任何地址,很多bot使用这些协议与目标举行通信。经过识别客户端配置的HTTP和TLS特性组,能够识别在扫瞄器之外运行的bot。每个HTTP会话都有一组请求头来定义请求,以及服务器应该怎么处理它。这些头、它们的顺序以及它们的值是在编写HTTP请求时设置的(参见图2)。类似地,TLS会话属性,如密码套件、扩展列表、ALPN(应用层协议商议)和椭圆曲线,基本上在未加密的初始TLS包"client hello"中建立的。对HTTP和TLS属性的不同序列举行聚类大概会指示不同的机器人程序。例如,如此做能够让您发觉具有不同密码套件的TLS流量。这是一具特别好的指标,即流量是在扫瞄器之外生成的——这是一种很非人类的方式,所以也是机器人流量的一具特别好的指标。图2:下面是Windows中加密库生成的包头序列(用逗号分隔)的示例。更改标题的序列、键和值能够关心您对机器人程序举行分类区分扫瞄器中的机器人程序识别恶意机器人程序的另一种想法是查看HTTP报头中包含的特定信息。互联网扫瞄器通常有一具清楚和标准的标题图像。在正常的扫瞄会话中,单击扫瞄器中的链接将生成一具"referer"头,该头将包含在该URL的下一具请求中。机器人流量通常不大概有"referer"头或更糟,CC防御,它将被伪造。识别在每个流量中看起来相同的机器人大概表示恶意。图3中引用头的用法用户代理是最闻名的字符串,表示启动请求的程序。各种来源,例如fingerbank.org网站,将用户代理值与已知程序版本匹配。使用这些信息能够关心识别异常机器人。例如,最近的扫瞄器在用户代理字段中使用"Mozilla 5.0"字符串。看到一具较低版本的Mozilla或者彻底没有,表明bot用户代理字符串异常。没实用户代理值,任何可信的扫瞄器都不大概创建流量。分析有效载荷话虽这样,我们不想将搜索机器人程序的范围仅限于HTTP和TLS协议。这能够经过超越这些协议来实现。例如IRC协议,其中IRC机器人参与了恶意僵尸网络的活动。我们还观看到已知端口上使用专有未知协议的已知恶意软件样本,这些能够使用应用程序标识举行标记。此外,交通方向(入站或出站)在那个地点有重要的价值。直截了当连接到Internet的设备经常暴露在扫描操作中,所以这些机器人程序应被视为入站扫描仪。另一方面,出站的扫描活动表明设备感染了扫描机器人。这大概对正在扫描的目标有害,并使组织的IP地址信誉处于风险之中。下图显示了短时刻内的流量峰值。这大概表明扫描机器人活动。这能够使用流量/秒计算举行分析。图4:这是一具高频出站扫描操作的示例目标分析:了解目的地到目前为止,我们向来在寻觅客户机-服务器通信频率和客户机类型中的bot指标。如今,让我们引入另一具维度——目的地或目标。要确定恶意目标,需要思量两个因素:目标声誉和目标知名度。目标信誉依照从很多流收集的经验计算域被恶意攻击的大概性。声誉由第三方服务或经过自我计算确定,只要用户报告目标是恶意的。可是,通常事情下,仅凭简单的资源来确定目标的信誉度(比如URL声誉提要)是不够的。每个月都有数百万个新域名注册。关于这样多的新域,域信誉机制缺乏脚够的上下文来正确地对它们举行分类,从而导致了特别高的误报率。把它们放在一起将我们所学的知识放在一起,这些课程被确定为:由机器而不是人类制造的在扫瞄器外部生成,或是扫瞄器流量具有异常元数据与低人气目标沟通,DDoS防御,非常是那些未分类或标记为恶意的目标大概会引起怀疑。你的合法和良好的机器人不应该与低人气目标通信。实践:在仙女座恶意软件的网络罩下您能够使用这些想法的组合来发觉网络上的各种威胁。让我们看一具例子:探测仙女座机器人。仙女座是一具很常见的下载其他类型的恶意软件。我们使用我们讨论过的五种想法中的四种来识别仙女座分析数据。目标声誉我们注意到与"disorderstatus[.]ru"的通信,这是一具被多个信誉服务机构识别为恶意的域。从各种来源来看,那个网站的分类也许是:"已知的感染源;机器人网络"。可是,如前所述,仅此一项是不够的,因为它不表明具体的主机是否感染了仙女座;用户能够扫瞄该网站。更重要的是,如前所述,您的URL将被归类为"未知"或"非恶意"目标人气在一万个用户中,惟独一具用户的机器与那个目标举行通信,这是很不平常的。这给了目标一具较低的人气得分。通信频率一具星期以来,我们看到延续三天的流量向来是客户和目标。重复通信又是机器人的另一具指标。图5:用户和disorderstatus[.]ru之间的客户机目标通信。频率以一小时为单位显示超过三天标题分析请求的用户代理是"Mozilla/4.0",一具无效的现代扫瞄器,表明用户代理大概是一具机器人。图6:上面是我们用disorderstatus[.]ru捕获的流量的HTTP头图像。注意,在这些请求中没有"referer"头。用户代理值也设置为Mozilla/4.0。两者基本上仙女座会议的标志。摘要机器人程序

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