利用Netflow在大规模网络进行蠕虫和网络异常检测

基于netflow的网络攻击分析与检测前些年Code Red、SQL Slammer、冲击波、振荡波等蠕虫病毒相继爆发，日益频繁的DOS 攻击与DDOS也让用户大为光火，这些攻击不但对用户主机造成影响，而且对网络的正常运行也构成了严重的危害，会大量占用网络带宽或网络设备系统资源。

这些网络行为上都有某些共同特征，我们可以利用NetFlow的信息筛选出这些数据包，从而快速发现问题。

1.CodeRed病毒分析例1：CodeRed的Flow特征是destination port=80,、packets=3、size=144bytes。

虽然在Internet上，符合上述特性的正常行为是存在的(如使用ICQ)，但是一般正常使用的主机不会在连续几段时间内发出大量的这些报文。

因此监测CodeRed 可采用的方法是:取几个不同时间段，例如每段时间5分钟，如果每个时间段内符合特征的Flow大于上限值，则可以判断为Code Red。

2.Nimda病毒分析例2：感染了Nimda病毒的主机会向外部地址(往往是TCP 80端口)发起大量连接，Nimda 的Flow特征是每个Flow代表一次连接destination port=80的行为，如果普通的客户机在一段时间内(例如5分钟)Flow数量过大，那么很有可能遭受病毒感染或者有其他针对HTTP 的攻击行为。

因此监测Nimda可采用的策略是：取几个不同时间段，每段时间5分钟，如果每个时间段内符合特征的Flow超过上限值，则可以判断为Nimda病毒或其他攻击行为。

另外，如果Apache Http Server感染了Slapper Worm的话，也会产生大量的Http报文。

3.震荡波病毒分析例3：震荡波(Worm.Sasser)的特征是一个IP同时向随机生成的多个IP发起445端口的TCP 连接。

因此检测条件是：相同源IP，大量不同目的IP，目的端口为445，当符合的Flow达到上限值时，则可以认定是振荡波病毒。

Netflow 网络异常流量的监测原理Netflow 对网络数据的采集具有大覆盖小成本的明显优势，在Netflow在安全领域的应用与传统的DPI的方式和系统扫描的方式，却有着明显的不同。

使得这类产品在定位和实现的功能上和传统大IDS／IPS也不一样。

Network Behavior Anomaly Detection（网络行为异常检测）是NetFlow安全的原理基础。

Netflow流量数据只能分析到协议的第四层，只能够分析到IP 地址、协议和端口号，但是受限制于无法进行包的内容分析，这样就无法得到网络中一些病毒、木马行为的报文特征。

它是从网络流量的行为特征的统计数据进行网络异常的判定的。

网络行为的异常很大一方面是对网络基线数据的违背，反应到一个监控网段范围，往往呈现的就是网络流量的激增和突减。

而在针对网络单个IP的监测的时候分析的是这单个IP来源或者目的IP流量的行为模式，TCP的流量模型等等来进行判断。

GenieATM对网络异常流量的NBAD的检测具体如下面三点：1.1流量异常(Traffic Anomaly) 侦测流量异常模型是将基线模板(Baseline Template)应用于使用者所设定的监测范围内（因特网、互联自治域、子网、路由器、服务器、interface、监测条件等多种模型），流量异常侦测模型主要凭借系统实时对网络中正常流量形成流量基线，再根据网络正常的网络流量模型来动态分析网络中的异常流量，以期最早时间发现网络中流量的激增和突减。

针对不同的网络监测范围，用户可使用定义不同的流量基线模板进行监控。

系统支持自动建立及更新流量基线，也允许管理员手动设定和调整基线的参数和取值期间，并排除某些受异常流量攻击的特定日列入计算，以免影响基线的准确性。

通过参数的设定，系统能根据对网络效能的影响，将网络异常流量的严重性分为多个等级，包括：正常、中度异常(yellow)、高度异常(red)，并允许使用者透过参数设定，对每个检测范围设定合适的参数。

一、前言近年来，随着互联网在全球的迅速发展和各种互联网应用的快速普及，互联网已成为人们日常工作生活中不可或缺的信息承载工具。

然而，伴随着互联网的正常应用流量，网络上形形色色的异常流量也随之而来，影响到互联网的正常运行，威胁用户主机的安全和正常使用。

本文从互联网运营商的视角，对互联网异常流量的特征进行了深入分析，进而提出如何在网络层面对互联网异常流量采取防护措施，其中重点讲述了NetFlow分析在互联网异常流量防护中的应用及典型案例。

二、NetFlow简介本文对互联网异常流量的特征分析主要基于NetFlow数据，因此首先对NetFlow做简单介绍。

1. NetFlow概念NetFlow是一种数据交换方式，其工作原理是：NetFlow利用标准的交换模式处理数据流的第一个IP包数据，生成NetFlow 缓存，随后同样的数据基于缓存信息在同一个数据流中进行传输，不再匹配相关的访问控制等策略，NetFlow缓存同时包含了随后数据流的统计信息。

一个NetFlow流定义为在一个源IP地址和目的IP地址间传输的单向数据包流，且所有数据包具有共同的传输层源、目的端口号。

2. NetFlow数据采集针对路由器送出的NetFlow数据，可以利用NetFlow数据采集软件存储到服务器上，以便利用各种NetFlow数据分析工具进行进一步的处理。

Cisco提供了Cisco NetFlow Collector（NFC）采集NetFlow数据，其它许多厂家也提供类似的采集软件。

下例为利用NFC2.0采集的网络流量数据实例：211.*.*.57|202.*.*.12|Others|localas|9|6|2392|80|80|1|40|1出于安全原因考虑，本文中出现的IP地址均经过处理。

NetFlow数据也可以在路由器上直接查看，以下为从Cisco GSR路由器采集的数据实例，：gsr #att 2（登录采集NetFlow数据的GSR 2槽板卡）LC-Slot2>sh ip cache flowSrcIf SrcIPaddress DstIf DstIPaddress Pr SrcP DstP PktsGi2/1219.*.*.229PO4/2217.*.*.22806 09CB 168D 2Gi2/161.*.*.23Null63.*.*.246110426 059A 1本文中的NetFlow数据分析均基于NFC采集的网络流量数据，针对路由器直接输出的Neflow数据，也可以采用类似方法分析。

第38卷 增刊 电 子 科 技 大 学 学 报 V ol.38 Suppl2009年11月 Journalof University of Electronic Science and Technology of China Nov. 2009 采用Netflow 数据的典型异常流量检测方法田 杨，王 宏，陈晓梅(国防科技大学计算机学院 长沙 410073)【摘要】基于Netflow 数据提出了根据流量特征进行异常检测的方法；分析了造成异常流量的DDoS 和端口扫描的流量特征两种网络攻击行为；并根据其特征进行用户可控的实时异常流量检测，给出告警，报告异常的时空坐标。

用户可以调整自己的参数设置，在计算时间和空间上平衡自己的参数，得到满意的结果。

采用Web 形式和CS 架构模式进行异常监控的实时显示，用户可以实时地在任何连接到服务器的主机设置参数和查看检测结果。

关 键 词 DdoS; 流量特征; netflow; 端口扫描; 实时检测中图分类号 TP393 文献标识码 A doi:10.3969/j.issn.1001-0548.2009.z1.009Typical Traffic Abnormal Detection Based on NetflowTIAN Yang, WANG Hong, and CHEN Xiao-mei(School of Computer, National University of Defence Technology Changsha 410073)Abstract The paper presents a method based on Netflow data and flow’s character to detect abnormal activities in the network. Two behaviors which induce abnormal activities: the properties of DDoS and port scan’s flows are analyzed. And abnormal flows in real time according to the user’s setup is detected, then alert the user and show the abnormal activities coordinates of the time-space. User can balance the time and space’s parameters to get satisfactory result. The CS model on Web is used to detect abnormal flows in real time, the users who connect to the server can setup the parameters and get the result.Key words DDoS; flow character; netflow; port scaning; real time detecting收稿日期： 2009 − 09 − 15作者简介：田 杨(1983 − )，男，硕士，主要从事计算机网络安全方面的研究.网络异常流量是指网络的流量行为偏离其正常行为的情形，引起网络流量异常的原因很多，如网络设备的软硬件异常、网络操作异常、闪现拥挤(flash crowd)、网络攻击行为等。

利用NETFLOW技术构建互联网异常监测及应用分析系统滕云
【期刊名称】《广西质量监督导报》
【年(卷),期】2008(000)002
【摘要】随着互联网的不断普及,网络已经跟人们的日常生活密不可分,使用者在享受网络所带来的便利的同时,网络上的许多问题也陆续衍生而出,运营商网络正面临着日益严重的安全威胁.作为网络管理者,如何迅速有效地监测网络异常情况,同时准确地掌握整个网络的业务流量模型,以供市场部门作决策分析,巴成为一项重要的课题.文介绍利用NETFLOW技术,构建网络异常监测及应用分析系统,利用本系统可随时监测网络运行情况,以达到网络稳定顺畅运作及节省经费、人力之目的.
【总页数】3页(P60-62)
【作者】滕云
【作者单位】桂林电子科技大学,广西,桂林,541004
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.互联网异常流量的Netflow分析 [J], 曹铮
2.利用NETFLOW技术实现网络流量监测 [J], 贾冠昕
3.基于Netflow的局域网流量异常检测系统的设计与实现 [J], 王珣
4.一个基于NetFlow的异常流量检测与防护系统 [J], 肖志新;杨岳湘;杨霖
5.基于NetFlow的异常流量检测系统的研究 [J], 王鑫;卜范玉
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基于NetFlow的网络异常流量检测
曾嘉;金跃辉;叶小卫
【期刊名称】《网络新媒体技术》
【年(卷),期】2007(028)007
【摘要】NetFlow可以提供网络中IP流的信息.这些流的信息有多种用途,包括网管、网络规划、ISP计费等.在网络安全领域,NetFlow提供的IP流信息可以用来分析网络中的异常流量,这是对现有的基于特征的NIDS的很好的补充.本文介绍了NetFlow-based Anomaly Traffic Analyzer,一个基于NetFlow的网络异常流量检测系统,并通过一些实验证明了该系统的有效性.
【总页数】5页(P709-713)
【作者】曾嘉;金跃辉;叶小卫
【作者单位】北京邮电大学,网络与交换国家重点实验室,北京,100876;北京邮电大学,网络与交换国家重点实验室,北京,100876;北京邮电大学,网络与交换国家重点实验室,北京,100876
【正文语种】中文
【中图分类】TN91
【相关文献】
1.基于NetFlow网络异常流量报警处理机制的研究 [J], 唐永中;张蕾
2.基于NetFlow流量行为分析的网络异常检测 [J], 马华林
3.基于NetFlow流量行为分析的网络异常检测 [J], 马华林
4.基于NetFlow时间序列的网络异常检测 [J], 贾冠昕;杨波;陈贞翔;彭立志
5.基于地震前兆观测系统流量检测的网络异常行为分析\r——评《网络流量的异常检测监控方法及相关技术研究》 [J], 王小英;刘庆杰;高方平
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NetFlow数据处理与异常检测研究的开题报告一、研究背景和意义近年来，随着互联网的快速发展和普及，网络安全问题日益引起人们的关注。

其中，网络流量分析技术是网络安全领域中不可或缺的一部分。

而NetFlow技术以其高效、快速、准确等特点成为了一种重要的网络流量分析技术。

NetFlow是思科公司提出的一种网络流量分析技术，它可以捕获网络中的数据流，并将其转化为流量数据。

利用NetFlow技术，可以对网络流量进行分析、统计、监控等，从而帮助网络管理员及时发现潜在的网络安全问题。

随着互联网的不断发展和应用范围的扩大，网络流量日益复杂多样，网络攻击手段也越来越多样化和隐蔽化。

因此，为了进一步提高网络安全防护能力，需要对NetFlow数据进行深入研究和分析，以实现对异常流量的检测和预防。

本研究旨在对NetFlow数据进行处理和分析，开发一种NetFlow异常检测算法，提高网络安全防护能力。

二、研究内容和方法（一）研究内容本研究的主要内容包括：1. NetFlow数据处理：对原始NetFlow数据进行预处理，包括数据清洗、去重、格式化等操作，以方便后续的分析和处理。

2. 特征提取：利用机器学习等技术，对处理后的NetFlow数据进行特征提取，提取出能够反映流量特征的多种指标信息。

3. 异常检测：根据NetFlow数据的特征信息，设计一种能够有效检测网络异常流量的算法。

4. 系统实现：将上述处理过程和算法实现为一个完整的系统，方便用户对网络流量分析和异常检测。

（二）研究方法本研究采用以下研究方法：1. NetFlow数据处理：利用Python等编程语言，对原始NetFlow数据进行清洗、去重、格式化等处理，提高数据处理效率和准确性。

2. 特征提取：运用机器学习等技术，对NetFlow数据进行特征工程，提取出多种具有代表性的指标。

3. 异常检测：基于机器学习、数据挖掘等相关技术设计出一种有效的异常检测算法，对NetFlow数据进行分析和处理。

如何利用交换机处理蠕虫病毒的入侵？互联网蠕虫的泛滥在最近几年造成了巨大的损失，让很多服务运营商和企业网络的管理员甚为头疼的不仅是其不断的发展变种，而且发作造成的损害也越来越严重。

尽管蠕虫本身通常并不破坏任何的数据，但它所带来的直接和间接的破坏使得网络和系统拥塞。

受感染的端系统的计算资源会受到严重影响，而病毒的传播则消耗大量的链路带宽，更可怕的是网络基础设备受到影响而造成网络的不稳定甚至瘫痪。

以SQL Slammer为例，发生感染传播高峰时造成的平均包丢失率为20%，网络的不稳定引起了银行ATM自动提款机不能工作，航空公司的售票系统瘫痪，仅仅两天的时间，就有30万台主机感染了SQL Slammer，造成的损失达数十亿美元。

今天的企业越来越多地把关键业务应用、语音、视频等新型应用融合到IP网络上，一个安全、可靠的网络是企业业务成功的关键。

而企业网络的内部和外部的界限越来越模糊，用户的移动性越来越强，过去我们认为是安全的内部局域网已经潜伏着威胁。

我们很难保证病毒不会被带入我们的企业网络，而局域网的广泛分布和高速连接，也使其很可能成为蠕虫快速泛滥的温床。

如何应对现在新的网络安全环境呢？如何在我们的局域网上防范蠕虫，及时地发现、跟踪和阻止其泛滥，是每个网络管理人员所思考的问题。

也许这是一个非常大的命题，事实上也确实需要一个系统的、协同的安全策略才能实现。

从网络到主机，从核心层到分布层、接入层，我们要采取全面的企业安全策略来保护整个网络和其所连接的系统，另外即使当蠕虫发生时我们要有措施将其影响尽量缓解，并保护我们的网络基础设施，保证网络的稳定运行。

本文将介绍Cisco Catalyst交换机上的一个独特解决方案，以一种非常经济、有效和可扩展的方式来防范蠕虫病毒的危害。

首先我们要了解蠕虫的异常行为，并有手段来尽早发现其异常行为。

发现可疑行为后要能很快定位其来源，即跟踪到其源IP地址、MAC地址、登录用户名、所连接的交换机和端口号等等。

基于NetFlow流量行为分析的网络异常检测随着网络攻击方式和手段的不断升级与进化，保障网络环境和网络安全已成为当今网络世界中非常重要的一个议题。

在网络安全领域中，网络异常检测技术是一项非常重要的技术。

它能够在网络中检测到各种异常活动，提供更加安全的网络环境，保护网络资源和用户隐私。

其中，基于NetFlow流量行为分析的网络异常检测技术成为了一种非常有效的检测方法。

NetFlow是一种广泛使用的网络数据采集技术，它能够实时采集和分析网络流量数据，为网络管理员提供网络性能和安全问题的详细信息。

NetFlow采集到的数据中包括源IP地址、目的IP地址、源端口、目的端口、协议类型和数据包大小等信息，这些信息能够反映出网络流量和网络连接的实时情况。

基于NetFlow流量行为分析的网络异常检测技术通过对流量数据进行分析，识别各种恶意活动或异常行为，从而提高网络安全性。

具体来说，这种技术主要通过以下步骤实现：第一步，收集NetFlow数据。

该技术会收集并存储网络数据流量的所有信息，这些信息包括源IP地址、传输协议、数据包大小、数据流方向等。

第二步，数据处理。

该技术会将NetFlow数据进行预处理，以便检测网络中可能存在的异常事件。

这个过程通常包括数据清洗、数据筛选、数据转换和数据聚合等操作。

第三步，异常检测。

经过数据处理之后，就会进入到异常检测的阶段。

对于每一个网络连接或流量数据，基于NetFlow流量行为分析的网络异常检测技术会对其进行大量的特征提取和分析，以便判断它是否是正常的网络流量还是恶意活动。

第四步，告警和反应。

如果发现某个连接或流量数据异常，该技术会发出相应的告警信息，以便网络管理员能够采取必要的反应措施，保障网络安全。

综上所述，基于NetFlow流量行为分析的网络异常检测技术在网络安全领域中非常有价值。

它能够检测到各种网络异常活动，从而保护网络资源和用户隐私。

该技术将会在未来发挥更加重要的作用，促进网络安全的发展成熟。

基于Netflow的网络安全大数据可视化分析摘要：随着互联网的普及，计算机已经深深地融入到人们的生活中，是人们获取信息、沟通和开展研究的重要渠道，同时，网络安全问题也引起了公众的高度关注。

对于网络安全数据来说，传统的技术人员往往更侧重于根据日志信息对网络异常问题进行分析，随着数据量的不断增加，加上网络攻击的复杂性，这种方法无法有效地保护数据的安全。

这就要求我们更好的利用可视化技术来展示数据。

本文将站在信息安全数据可视化的角度进行分析，以供参考。

关键词：Netflow；网络安全；大数据可视化引言由于日益增长的互联网使用，保护网络信息系统的安全变得更加重要。

随着网络数据量的不断增加和攻击类型的多样化，利用大量日志信息来发现网络异常的方式已经不再有效，传统的网络安全分析方法已经无法满足当前的需求。

Netflow日志不仅能够提供精确的流量监控，还能够被广泛应用于DDoS监控、入侵检测和流量统计，此外，它还具备强大的大数据可视化功能，能够清楚、客观地反映出网络的实际情况，从而能够及时发现网络的异常，从而极大地提高网络的安全性。

因此，利用Netflow进行网络安全大数据可视化的研究显得尤为重要。

一、在大数据时代互联网存在的安全问题随着科技的发展，互联网已经变得越来越便捷，它不仅仅是我们日常生活中的必备工具，而且也极大地提高了我们的安全性。

以下将深入探讨当今大数据时代的互联网安全挑战。

1.1网络软件的安全性不高尽管网络上的一些软件可以让人们轻松获取信息，但它们的安全性却往往不够高，因为设计者在设计软件时可能没有考虑到可能存在的风险，这就会使得一些不法分子有机会窃取用户的个人信息，从而严重损害用户的隐私安全。

所以在设计软件时，必须特别注意安全性，以防止不法分子获取有用的信息，从而给社会带来严重的后果。

1.2计算机病毒与黑客的威胁随着计算机网络技术的迅猛发展，它为人类的日常生活、工作和娱乐提供了极大的便利，让我们可以轻松应对各种复杂的问题。

netflowanalyzer原理NetFlow Analyzer 是一种用于分析网络流量的工具，它通过监测网络设备收集的网络流量数据，提供了对流量使用情况、性能和安全问题的详细分析。

NetFlow Analyzer 运作的原理是基于 NetFlow 技术，并结合了流量监测、数据分析和报表生成等功能。

NetFlow 是一种网络报文采样和分析技术，它能够记录网络设备在传输数据时产生的各种流量信息。

当网络设备接收或发送数据报文时，NetFlow 会将相关流量数据记录下来，并存储到设备的缓存中。

这些数据包括流量的源 IP 地址、目的 IP 地址、源端口、目的端口、协议类型、流量大小、传输时间等信息。

这些数据对于分析网络流量使用情况、检测网络性能问题和安全漏洞非常有价值。

NetFlow Analyzer 通过与网络设备建立连接，并发送相关的配置命令，获取网络设备上的 NetFlow 数据。

这些数据可以通过不同的方式获取，如 SNMP（Simple Network Management Protocol）、sFlow、IPFIX （Internet Protocol Flow Information Export）等。

数据获取完成后，NetFlow Analyzer 将对数据进行处理、分析和展示，提供详细的流量信息和统计报表。

NetFlow Analyzer 首先对网络设备上的流量数据进行解码和分析，将其转化为易于理解的格式。

然后，它使用多种算法和统计模型对网络流量进行聚合和分析。

这些算法和模型能够识别流量的模式和趋势，发现异常的流量行为，并提供性能和安全问题的诊断。

NetFlow Analyzer 还提供了警报功能，可以根据用户定义的规则和阈值触发警报。

比如，当流量超过一定阈值、一些应用程序的性能下降或网络设备出现异常行为时，系统可以发送警报通知管理员。

总结起来，NetFlow Analyzer 运作的原理是通过获取网络设备上的流量数据并进行解码和分析，然后生成详细的报表和图表以展示流量使用情况、性能和安全问题。

利用异常检测技术发现网络攻击行为近年来，随着网络的快速发展，网络攻击行为也变得越来越常见和隐蔽。

为了保护网络安全，利用异常检测技术成为了一种重要的手段。

本文将介绍利用异常检测技术发现网络攻击行为的方法和应用。

我们来了解一下异常检测技术。

异常检测是一种通过识别与正常行为模式不同的行为或事件的技术。

在网络安全领域，异常检测可以用来识别网络中的异常流量、异常访问模式和异常行为，从而及时发现和预防网络攻击事件。

利用异常检测技术发现网络攻击行为的关键是建立一个能够准确描述正常网络行为的模型。

通常情况下，我们可以通过收集和分析网络流量数据来建立模型。

这个模型可以包括网络流量的数据包大小、流量的方向、流量的频率等特征。

在建立模型之后，我们需要确定一个阈值来判断某个特定事件是否属于异常行为。

这个阈值可以根据历史数据和经验来确定，也可以通过机器学习算法进行自动确定。

当网络流量的某个特征超过了阈值，就可以将其判定为异常行为，并进一步分析是否涉及网络攻击。

除了基于阈值的方法，还有一些基于统计学的方法可以用来发现网络攻击行为。

例如，我们可以利用正态分布模型来描述正常的网络流量分布，当某个事件的发生概率远超过正态分布模型时，就可以判定为异常行为。

这种方法可以在一定程度上提高异常检测的准确性。

除了以上提到的方法，还有一些其他的异常检测技术可以用来发现网络攻击行为。

例如，基于机器学习的异常检测算法可以通过分析大量的网络数据来学习网络的正常行为模式，从而发现异常行为。

一些高级威胁检测系统也可以结合多种异常检测技术，利用数据挖掘和人工智能等方法，实现对网络攻击行为的快速识别和防御。

随着网络攻击日益复杂和隐蔽，我们需要不断改进和完善利用异常检测技术发现网络攻击行为的方法。

例如，可以引入更多的特征变量，提高检测的精度；或者利用大数据技术和云计算等先进技术进行快速处理和分析。

总的来说，利用异常检测技术发现网络攻击行为在网络安全中起着至关重要的作用。