楊芳+郭宏剛

摘 要： 無線傳感網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)攻擊無法通過防御技術(shù)進(jìn)行控制，對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全造成了極大的威脅。因此，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于Web遠(yuǎn)程管理的網(wǎng)絡(luò)入侵反追蹤節(jié)點(diǎn)最優(yōu)路徑推演平臺(tái)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)入侵反追蹤節(jié)點(diǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確檢測，確保網(wǎng)絡(luò)的安全性。該平臺(tái)由核心控制模塊、數(shù)據(jù)庫模塊以及檢測模塊構(gòu)成。檢測模塊按照網(wǎng)絡(luò)協(xié)議對(duì)接收的數(shù)據(jù)包進(jìn)行分流操作、均衡網(wǎng)絡(luò)負(fù)載。采用依據(jù)Libpcap庫的通用數(shù)據(jù)捕獲方法，采集網(wǎng)絡(luò)中的原始數(shù)據(jù)，再依據(jù)規(guī)則模式匹配的規(guī)則檢測模塊，通過入侵事件描述語言，對(duì)規(guī)則庫進(jìn)行匹配，獲取網(wǎng)絡(luò)入侵節(jié)點(diǎn)，若入侵節(jié)點(diǎn)的信任值低于閾值，則為入侵反追蹤節(jié)點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)平臺(tái)具有較低的誤檢率、較高的檢測率以及較低的資源使用量，安全性能和空間性能較強(qiáng)。

關(guān)鍵詞： 網(wǎng)絡(luò)入侵； 追蹤節(jié)點(diǎn)； 最優(yōu)路徑； 推演平臺(tái)

中圖分類號(hào)： TN926?34； TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1004?373X（2016）22?0014?04

0 引 言

無線傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在軍事、醫(yī)療、工業(yè)等領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價(jià)值。這些領(lǐng)域?qū)W(wǎng)絡(luò)安全具有嚴(yán)格的要求[1?3]，無線傳感網(wǎng)絡(luò)面臨的攻擊主要有外部節(jié)點(diǎn)攻擊以及內(nèi)部節(jié)點(diǎn)攻擊。通過防御技術(shù)可阻止外部攻擊對(duì)網(wǎng)絡(luò)造成損害，但是內(nèi)部節(jié)點(diǎn)攻擊卻無法通過防御技術(shù)進(jìn)行控制。因此，需要設(shè)計(jì)有效網(wǎng)絡(luò)入侵反追蹤節(jié)點(diǎn)檢測方法，為網(wǎng)絡(luò)管理人員提供可靠的管理依據(jù)，確保網(wǎng)絡(luò)的安全性[4?6]。

當(dāng)前對(duì)無線傳感網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法較多。文獻(xiàn)[6]提出的紅外熱釋電傳感器網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)定位技術(shù)，依據(jù)紅外熱釋電原理，檢測網(wǎng)絡(luò)傳感器的運(yùn)行狀態(tài)，獲取故障傳感器節(jié)點(diǎn)，但是該方法的安裝成本高，對(duì)傳感器的質(zhì)量要求較高，存在一定的局限性。文獻(xiàn)[7]依據(jù)博弈論的入侵檢測方法，通過循環(huán)博弈論模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)入侵進(jìn)行檢測，阻止網(wǎng)絡(luò)發(fā)生丟包攻擊現(xiàn)象，但該方法的檢測效率較低，需要消耗大量的資源。文獻(xiàn)[8]分析了依據(jù)支持向量機(jī)的網(wǎng)絡(luò)入侵節(jié)點(diǎn)檢測平臺(tái)，但是該方法缺乏靈活性和擴(kuò)展性，運(yùn)行周期較高。文獻(xiàn)[9]依據(jù)流量檢測和統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，提出了網(wǎng)絡(luò)入侵節(jié)點(diǎn)最佳路徑檢測平臺(tái)，但是其主要對(duì)特定網(wǎng)絡(luò)入侵節(jié)點(diǎn)進(jìn)行檢測，存在較大的局限性。文獻(xiàn)[10]分析了依據(jù)通用處理器開發(fā)的網(wǎng)絡(luò)入侵節(jié)點(diǎn)最佳路徑檢測平臺(tái)，但是該檢測平臺(tái)的處理性能和速度較低，開發(fā)成本高。針對(duì)上述分析的相關(guān)問題，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于Web遠(yuǎn)程管理的網(wǎng)絡(luò)入侵反追蹤節(jié)點(diǎn)最優(yōu)路徑推演平臺(tái)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)入侵節(jié)點(diǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確檢測，確保網(wǎng)絡(luò)的安全性。該平臺(tái)由核心控制模塊、數(shù)據(jù)庫模塊以及檢測模塊構(gòu)成。實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明，所設(shè)計(jì)平臺(tái)具有較低的誤檢率、較高的檢測率以及較低的資源使用量，安全性能和空間性能較強(qiáng)。

1 網(wǎng)絡(luò)入侵反追蹤節(jié)點(diǎn)最優(yōu)路徑推演平臺(tái)的設(shè)計(jì)

1.1 推演平臺(tái)總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

為了提高網(wǎng)絡(luò)入侵反追蹤節(jié)點(diǎn)的檢測質(zhì)量，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于Web遠(yuǎn)程管理的網(wǎng)絡(luò)入侵反追蹤節(jié)點(diǎn)最優(yōu)路徑推演平臺(tái)，其體系結(jié)構(gòu)如圖1所示，從圖1中可以看出，該推演平臺(tái)由核心控制模塊、數(shù)據(jù)庫模塊以及檢測模塊構(gòu)成。核心控制模塊是基于Web瀏覽器運(yùn)行的，可支持遠(yuǎn)程訪問處理，能夠管理不同的瀏覽器，是系統(tǒng)同用戶交互的窗口。數(shù)據(jù)庫模塊從入侵反追蹤節(jié)點(diǎn)最優(yōu)路徑推演平臺(tái)中獲取報(bào)警數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到日志數(shù)據(jù)庫中，為用戶進(jìn)行復(fù)雜檢索提供服務(wù)。檢測模塊基于網(wǎng)絡(luò)協(xié)議對(duì)接收的數(shù)據(jù)包進(jìn)行分流操作，均衡網(wǎng)絡(luò)負(fù)載，完成網(wǎng)絡(luò)入侵反追蹤節(jié)點(diǎn)的檢測。

1.2 檢測模塊的內(nèi)部邏輯結(jié)構(gòu)組成和流程設(shè)計(jì)

從圖1中可以看出，檢測模塊層是總體推演平臺(tái)的關(guān)鍵部分。網(wǎng)絡(luò)入侵的種類具有多樣性，使得規(guī)則庫中的規(guī)則數(shù)量快速增加，若采用所有規(guī)則庫同獲取的數(shù)據(jù)包進(jìn)行匹配，將導(dǎo)致接收數(shù)據(jù)包緩存中的大量數(shù)據(jù)包未經(jīng)處理就被后續(xù)數(shù)據(jù)包覆蓋，使得推演平臺(tái)對(duì)入侵節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生漏報(bào)問題。因此，在網(wǎng)絡(luò)入侵反追蹤節(jié)點(diǎn)最優(yōu)路徑推演平臺(tái)中，使用檢測模塊按照網(wǎng)絡(luò)協(xié)議對(duì)接收的數(shù)據(jù)包進(jìn)行分流操作，實(shí)現(xiàn)均衡網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的目標(biāo)。檢測模塊的內(nèi)部邏輯結(jié)構(gòu)組成和流程設(shè)計(jì)內(nèi)容，如圖2所示。

分析圖2可知，檢測模塊依據(jù)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議對(duì)接收的數(shù)據(jù)包進(jìn)行分流操作，檢測網(wǎng)絡(luò)入侵反追蹤節(jié)點(diǎn)的過程為：

（1） 數(shù)據(jù)包捕獲模塊采集網(wǎng)絡(luò)中全部的數(shù)據(jù)包。

（2） 協(xié)議解析模塊采集數(shù)據(jù)包中反饋的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包，再依據(jù)相應(yīng)的協(xié)議完成數(shù)據(jù)包的解析。

（3） 規(guī)則庫中存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)入侵存放入侵行為的特征，規(guī)則依據(jù)協(xié)議類型存儲(chǔ)成不同名稱的文件，將與相同協(xié)議相關(guān)的入侵特征寫入相同類入侵規(guī)則，并保存在相同的文件中。

（4） 規(guī)則解析模塊從規(guī)則庫中采集規(guī)則，并進(jìn)行解析，再將解析后的數(shù)據(jù)反饋給入侵檢測模塊。

（5） 入侵檢測模塊將通過協(xié)議解析模塊解析的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包以及通過規(guī)則解析模塊獲取的規(guī)則信息進(jìn)行對(duì)比，檢測網(wǎng)絡(luò)是否存在入侵節(jié)點(diǎn)，并且運(yùn)算入侵節(jié)點(diǎn)的信任值，若低于設(shè)置閾值，則說明其是入侵反追蹤節(jié)點(diǎn)，否則為入侵節(jié)點(diǎn)。

（6） 日志數(shù)據(jù)庫接口模塊，將獲取的數(shù)據(jù)包存儲(chǔ)到日志數(shù)據(jù)庫中，為核心控制模塊提供分析依據(jù)。

1.3 數(shù)據(jù)包捕獲模塊的設(shè)計(jì)

Libpcap是一個(gè)分組捕獲函數(shù)庫，可采集無線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)鏈路層中的信息。網(wǎng)絡(luò)入侵反追蹤節(jié)點(diǎn)路徑推演平臺(tái)中的數(shù)據(jù)包捕獲模塊，采用依據(jù)Libpcap庫的通用數(shù)據(jù)捕獲方法，采集網(wǎng)絡(luò)中的原始數(shù)據(jù)，為網(wǎng)絡(luò)入侵節(jié)點(diǎn)檢測提供分析依據(jù)。該方法通過用戶層同網(wǎng)絡(luò)接口的直接交互，無需在內(nèi)存中多次拷貝數(shù)據(jù)包，減少數(shù)據(jù)包的行走路徑，降低平臺(tái)的耗能量，提高網(wǎng)絡(luò)入侵節(jié)點(diǎn)檢測的效率。從圖3所示的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)捕獲模塊的內(nèi)部邏輯組成和設(shè)計(jì)內(nèi)容中可以看出，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包從網(wǎng)絡(luò)設(shè)備存儲(chǔ)到系統(tǒng)內(nèi)核的KemelBuffer中，再通過硬件中斷存儲(chǔ)到緩沖隊(duì)列的SKBuffer內(nèi)，也就是每到達(dá)一個(gè)數(shù)據(jù)包，則通過一個(gè)硬件中斷將數(shù)據(jù)包傳輸?shù)絻?nèi)核中。

當(dāng)應(yīng)用程序想從網(wǎng)絡(luò)中獲取數(shù)據(jù)報(bào)文的過程中，需要通過KemelBuffer和SKBuffer兩個(gè)緩存區(qū)以及TCP/IP協(xié)議棧進(jìn)行分析。通過硬中斷處理獲取KemelBuffer中的數(shù)據(jù)信息，軟中斷從SKBuffer中采集數(shù)據(jù)報(bào)文，并驅(qū)動(dòng)報(bào)文處理器獲取數(shù)據(jù)包的報(bào)文信息。通過TCP/IP協(xié)議棧采集報(bào)文信息中的地址信息，判斷數(shù)據(jù)包是否為最終數(shù)據(jù)包。若不是最終數(shù)據(jù)包，則依據(jù)Libpcap庫的網(wǎng)絡(luò)入侵節(jié)點(diǎn)最優(yōu)路徑推演平臺(tái)的數(shù)據(jù)捕獲模塊，通過調(diào)用Libpcap的Pcap_loop（）而調(diào)用Pcap_read（），從內(nèi)核中采集數(shù)據(jù)包。Pcap_read（）通過Recv_from（）系統(tǒng)每次從內(nèi)核中取一個(gè)數(shù)據(jù)包。若內(nèi)核中不存在數(shù)據(jù)包Recv_from（），系統(tǒng)調(diào)用則終止Pcap_read進(jìn)程運(yùn)行，直至Data_ready通知進(jìn)程有數(shù)據(jù)包到達(dá)后再繼續(xù)工作。最終通過應(yīng)用程序通過系統(tǒng)調(diào)用，將數(shù)據(jù)報(bào)文讀到用戶態(tài)。

1.4 通過規(guī)則模式匹配的反追蹤節(jié)點(diǎn)判斷軟件流程

完成網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包的采集后，則需要依據(jù)規(guī)則模式匹配的規(guī)則檢測模塊，依據(jù)規(guī)則解析模塊，通過入侵事件描述語言，對(duì)規(guī)則庫進(jìn)行匹配，檢測網(wǎng)絡(luò)中是否存在入侵反追蹤節(jié)點(diǎn)。將網(wǎng)絡(luò)入侵反追蹤節(jié)點(diǎn)最優(yōu)路徑推演平臺(tái)中的全部攻擊描述成入侵規(guī)則，并存儲(chǔ)在入侵特征數(shù)據(jù)庫中。若當(dāng)前的數(shù)據(jù)包內(nèi)，存在同規(guī)則庫中某種特征匹配，則說明存在某種入侵行為，是入侵節(jié)點(diǎn)；若檢索完全部的規(guī)則都未實(shí)現(xiàn)匹配，則說明數(shù)據(jù)報(bào)文中不存在入侵攻擊行為，不是入侵節(jié)點(diǎn)。此時(shí)，再依據(jù)入侵節(jié)點(diǎn)信任值，分析節(jié)點(diǎn)是否為入侵反追蹤節(jié)點(diǎn)，得到入侵反追蹤節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)路徑。因?yàn)锽eta分布可以方便描述網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的信譽(yù)分布，并且可以獲取節(jié)點(diǎn)的信任值也就是信譽(yù)分布的統(tǒng)計(jì)期望。若在t時(shí)刻，通過馬氏距離判斷法分析入侵節(jié)點(diǎn)是否具備正常的行為，用[Si（t）]表示t時(shí)刻節(jié)點(diǎn)i的信任屬性在正常范圍內(nèi)的次數(shù)，用[Li（t）]表示t時(shí)刻節(jié)點(diǎn)i的信任屬性不在正常范圍內(nèi)，同時(shí)依據(jù)Beta分布的定位，能夠獲取簇頭節(jié)點(diǎn)對(duì)節(jié)點(diǎn)信任值的運(yùn)算公式為：

采用式（1）運(yùn)算網(wǎng)絡(luò)入侵節(jié)點(diǎn)的信任值，若低于設(shè)置的閾值，則說明為入侵反追蹤節(jié)點(diǎn)，否則為入侵節(jié)點(diǎn)。并依據(jù)規(guī)則對(duì)應(yīng)的行為對(duì)入侵反追蹤節(jié)點(diǎn)進(jìn)行操作，如傳遞警告等。規(guī)則檢測模塊的流程設(shè)計(jì)內(nèi)容，如圖4所示。從圖4中可以看出詳細(xì)的入侵反追蹤節(jié)點(diǎn)檢測過程為：

（1） 系統(tǒng)初始化時(shí)，將制定規(guī)則文件中的規(guī)則讀入內(nèi)存中；

（2） 捕獲數(shù)據(jù)包，解析數(shù)據(jù)包，把每個(gè)數(shù)據(jù)包的協(xié)議變量全部解析出來；

（3） 對(duì)內(nèi)存中的一條規(guī)則進(jìn)行匹配。若規(guī)則匹配成功，則調(diào)用相應(yīng)的響應(yīng)程序，再運(yùn)行步驟，不成功則繼續(xù)下一步驟；

（4） 匹配下一條規(guī)則，直至全部規(guī)則都匹配完成，若下一條規(guī)則不存在，則說明報(bào)文正常，再運(yùn)行步驟；

（5） 運(yùn)算節(jié)點(diǎn)信任值，若值高于設(shè)定的閾值，則說明是正常節(jié)點(diǎn)；否則，說明是入侵反追蹤節(jié)點(diǎn)。

2 實(shí)驗(yàn)分析

通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證本文方法的有效性。實(shí)驗(yàn)采用的模擬仿真工具為OMNeT++ 4.3.1軟件，將LEACH當(dāng)成無線網(wǎng)絡(luò)的路由協(xié)議，采用DoS攻擊和Sinkhole攻擊。仿真過程中每次任意選擇一種類型的攻擊節(jié)點(diǎn)，選擇的攻擊節(jié)點(diǎn)數(shù)目分別為2，4，6，8，10，12，14，18，20，22，每一個(gè)數(shù)目都單獨(dú)運(yùn)行10次仿真，取均值。其中的DoS攻擊行為是通過入侵節(jié)點(diǎn)持續(xù)傳遞報(bào)文，Sinkhole攻擊行為是通過入侵節(jié)點(diǎn)吸引其他節(jié)點(diǎn)向其傳遞數(shù)據(jù)，同時(shí)過濾這些數(shù)據(jù)。

2.1 入侵反追蹤節(jié)點(diǎn)檢測結(jié)果

本文推演平臺(tái)獲取的實(shí)驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)入侵反追蹤節(jié)點(diǎn)路徑檢測結(jié)果，如圖5所示。分析圖5可得，正常節(jié)點(diǎn)的信任值不斷向1靠近，而入侵反追蹤節(jié)點(diǎn)的信任值不斷向0靠近?？梢钥闯?，本文設(shè)計(jì)的推演平臺(tái)可有效地獲取網(wǎng)絡(luò)入侵反追蹤節(jié)點(diǎn)的路徑。

2.2 安全性能分析

實(shí)驗(yàn)采用檢測率和誤檢率分析本文網(wǎng)絡(luò)入侵反追蹤節(jié)點(diǎn)最優(yōu)路徑推演平臺(tái)的安全性能。檢測率是指被檢測出的入侵反追蹤節(jié)點(diǎn)在總體網(wǎng)絡(luò)入侵反追蹤節(jié)點(diǎn)中所占的比例；誤檢率是指被誤檢的入侵反追蹤節(jié)點(diǎn)在總被檢測節(jié)點(diǎn)中所占的比例。實(shí)驗(yàn)對(duì)本文方法和支持向量機(jī)方法的結(jié)果進(jìn)行分析，結(jié)果如圖6和圖7所示。

分析圖6所示的三種檢測方法的檢測率可得，隨著入侵節(jié)點(diǎn)的不斷增加，兩種方法的檢測率都降低，但是支持向量機(jī)方法因?yàn)榭紤]的因素較少，在入侵節(jié)點(diǎn)數(shù)量較多的情況下，其檢測率出現(xiàn)大幅下降趨勢，而本文檢測方法，始終具有較高的檢測率。從圖7中本文檢測方法同支持向量機(jī)方法的誤檢率仿真結(jié)果可以看出，隨著入侵節(jié)點(diǎn)數(shù)量的不斷增加，兩種方法的誤檢率都不斷提高，但是本文方法的誤檢率最低，檢測性能優(yōu)于支持向量機(jī)方法。

2.3 空間性能對(duì)比

實(shí)驗(yàn)分別檢測基于支持向量機(jī)方法和本文方法占用的空間，結(jié)果如圖8所示。由圖8可以看出，本文方法占用的內(nèi)存空間低于支持向量機(jī)方法，說明本文方法消耗能量低，空間性能較強(qiáng)。

因此，綜合分析上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果可得，本文方案具有較低的誤檢率、較高的檢測率以及較低的資源使用量，具有較高的安全性能和空間性能，是一種高質(zhì)量的網(wǎng)絡(luò)入侵反追蹤節(jié)點(diǎn)最優(yōu)路徑推演平臺(tái)。

3 結(jié) 論

本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于Web遠(yuǎn)程管理的網(wǎng)絡(luò)入侵反追蹤節(jié)點(diǎn)最優(yōu)路徑推演平臺(tái)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)入侵反追蹤節(jié)點(diǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確檢測，確保網(wǎng)絡(luò)的安全性。該平臺(tái)由核心控制模塊、數(shù)據(jù)庫模塊以及檢測模塊構(gòu)成。檢測模塊按照網(wǎng)絡(luò)協(xié)議對(duì)接收的數(shù)據(jù)包進(jìn)行分流操作，實(shí)現(xiàn)均衡網(wǎng)絡(luò)負(fù)載。采用依據(jù)Libpcap庫的通用數(shù)據(jù)捕獲方法，采集網(wǎng)絡(luò)中的原始數(shù)據(jù)，再依據(jù)規(guī)則模式匹配的規(guī)則檢測模塊，通過入侵事件描述語言，對(duì)規(guī)則庫進(jìn)行匹配，獲取網(wǎng)絡(luò)入侵節(jié)點(diǎn)。若入侵節(jié)點(diǎn)的信任值低于閾值，則為入侵反追蹤節(jié)點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明，所設(shè)計(jì)平臺(tái)具有較低的誤檢率、較高的檢測率以及較低的資源使用量，安全性能和空間性能較強(qiáng)。

注：本文通訊作者為郭宏剛。

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