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        企業(yè)開放網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的IP資產(chǎn)主動(dòng)發(fā)現(xiàn)技術(shù)研究

        2019-02-08 07:17:18
        廣東通信技術(shù) 2019年12期
        關(guān)鍵詞:分析信息企業(yè)

        1 引言

        在企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)與信息安全管理工作中,資產(chǎn)是安全評(píng)估、安全防護(hù)、安全加固等工作的對(duì)象,因此資產(chǎn)管理工作十分重要,如何快速主動(dòng)發(fā)現(xiàn)新的IP資產(chǎn),是資產(chǎn)管理中的重點(diǎn)工作。

        ICT技術(shù)飛速發(fā)展,基于云計(jì)算等新興技術(shù),尤其是IaaS(Infrastructure as a Service)技術(shù),技術(shù)人員可快速獲得完善的計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)。同時(shí),ICT項(xiàng)目的開發(fā)流程正逐步向敏捷開發(fā)、快速迭代演進(jìn),可實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的快速發(fā)布上線;在架構(gòu)上逐步由單體式向分布式演進(jìn),可實(shí)現(xiàn)快速的橫向擴(kuò)展。伴隨上述技術(shù)的發(fā)展,資產(chǎn)管理工作在流程、技術(shù)上也面臨更大的挑戰(zhàn),傳統(tǒng)的資產(chǎn)管理方法,如臺(tái)賬錄入、CMDB同步、主動(dòng)掃描等,在資產(chǎn)更新頻率、資產(chǎn)信息準(zhǔn)確度等方面存在一定不足。

        從海量異構(gòu)的數(shù)據(jù)中主動(dòng)分析出企業(yè)開放網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的IP資產(chǎn)信息,是當(dāng)今網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域較為熱門的話題,能夠解決安全管理工作的痛點(diǎn),大大提升技術(shù)實(shí)用性。

        2 相關(guān)技術(shù)研究

        2.1 資產(chǎn)發(fā)現(xiàn)技術(shù)

        IP資產(chǎn)的主動(dòng)發(fā)現(xiàn)包括不限于遠(yuǎn)程掃描、配置分析、流量分析等技術(shù),實(shí)現(xiàn)邏輯如下。

        遠(yuǎn)程掃描:利用遠(yuǎn)程掃描工具,對(duì)IP地址進(jìn)行存活性探測(cè),包括不限于ICMP探測(cè)、SYN掃描、UDP掃描等,根據(jù)響應(yīng)信息判斷IP資產(chǎn)的存活性狀態(tài)。該方法是網(wǎng)絡(luò)掃描技術(shù)的應(yīng)用,受限于系統(tǒng)資源、網(wǎng)絡(luò)帶寬等因素,如果掃描并發(fā)會(huì)話數(shù)控制不當(dāng),極易對(duì)網(wǎng)絡(luò)或信息系統(tǒng)的可用性造成影響。此外,遠(yuǎn)程掃描資產(chǎn)發(fā)現(xiàn)任務(wù)一般是不定期開展,實(shí)時(shí)性不足,無(wú)法做到資產(chǎn)的及時(shí)發(fā)現(xiàn)。

        配置分析:利用遠(yuǎn)程登錄或日志信息采集方式,收集網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的ARP表、路由表、MAC表、接口信息表等信息,進(jìn)一步關(guān)聯(lián)比對(duì)分析,獲取IP資產(chǎn)的存活狀態(tài)。該方法實(shí)時(shí)采集網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的配置信息,對(duì)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備性能有一定消耗;若網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)ARP欺騙、MAC防洪等網(wǎng)絡(luò)攻擊,會(huì)影響分析結(jié)果的準(zhǔn)確率。

        流量分析:利用網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行分析,從數(shù)據(jù)鏈路層、網(wǎng)絡(luò)層、傳輸層等層面,根據(jù)傳輸協(xié)議、端口特征、流量通信特征、數(shù)據(jù)包流向等重要參數(shù),設(shè)定分析模型,獲取IP資產(chǎn)的存活信息。該方法一般通過(guò)鏡像網(wǎng)絡(luò)流量或采集NetFlow數(shù)據(jù)做進(jìn)一步分析實(shí)現(xiàn),對(duì)網(wǎng)絡(luò)、信息系統(tǒng)影響較小。由于資產(chǎn)發(fā)現(xiàn)的及時(shí)率和準(zhǔn)確率取決于流量分析算法的有效性,如何基于流量特征去構(gòu)建資產(chǎn)發(fā)現(xiàn)模型是該技術(shù)的關(guān)鍵。

        2.2 大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)

        Apache Spark:是一個(gè)快速的通用集群計(jì)算系統(tǒng)。它提供Java,Scala,Python和R中的高級(jí)API,以及支持常規(guī)執(zhí)行圖的優(yōu)化引擎。

        Spark Streaming:是Spark核心API的一個(gè)擴(kuò)展,可以實(shí)現(xiàn)高吞吐量的、具備容錯(cuò)機(jī)制的實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)處理。支持使用map、reduce、join等高級(jí)函數(shù)對(duì)多種數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜算法的處理。

        Kafka:Apache軟件基金會(huì)開發(fā)的開源分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng),是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng),具備分布式、分區(qū)的、多副本的、多訂閱者等特點(diǎn),常用做分布式日志系統(tǒng),如web訪問(wèn)日志,網(wǎng)頁(yè)日志、消息服務(wù)等。

        基于以上大數(shù)據(jù)技術(shù),業(yè)內(nèi)已經(jīng)有成熟的用于安全分析領(lǐng)域的解決方案,可實(shí)現(xiàn)從安全日志采集、存儲(chǔ)、分析的安全檢測(cè)分析流程。其中,基于Kafka和Spark Streaming技術(shù)的日志實(shí)時(shí)處理、分析,是當(dāng)前主流的實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)日志分析框架。

        3 IP資產(chǎn)主動(dòng)發(fā)現(xiàn)模型

        在企業(yè)的開放網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,本文利用流量日志采集存儲(chǔ)、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù),設(shè)計(jì)了IP資產(chǎn)主動(dòng)發(fā)現(xiàn)模型與方法,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)系統(tǒng)透明無(wú)感知的情況下,對(duì)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)IP資產(chǎn)信息的實(shí)時(shí)主動(dòng)發(fā)現(xiàn),不影響企業(yè)正常生產(chǎn)工作。

        IP資產(chǎn)主動(dòng)發(fā)現(xiàn)實(shí)現(xiàn)模型如圖1所示。

        圖1 IP資產(chǎn)主動(dòng)發(fā)現(xiàn)模型

        3.1 數(shù)據(jù)采集存儲(chǔ)

        網(wǎng)絡(luò)設(shè)備如交換機(jī)等,按照1:1比例把NetFlow日志外發(fā)至日志采集模塊。NetFlow日志中至少包括如下信息:源IP、目的IP、源端口、目的端口、通信協(xié)議、上行包數(shù)量、下行包數(shù)量。

        數(shù)據(jù)采集模塊包括日志接收和日志存儲(chǔ)兩部分,日志接收可通過(guò)Flume組件(Cloudera提供的分布式的海量日志采集、聚合和傳輸?shù)南到y(tǒng))實(shí)現(xiàn),日志存儲(chǔ)可通過(guò)Kafka實(shí)現(xiàn)。

        依據(jù)Flume和Kafka組件,實(shí)現(xiàn)了NetFlow日志的傳輸、收集、轉(zhuǎn)發(fā)和存儲(chǔ),同時(shí)給日志數(shù)據(jù)打上對(duì)應(yīng)的Topic標(biāo)簽,提供給大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理框架調(diào)用分析。該采集架構(gòu)在具備基礎(chǔ)功能的前提下,同時(shí)具備分布式橫向擴(kuò)展、多副本冗余備份等特點(diǎn),很好提供高性能、彈性擴(kuò)展、多冗余能力。

        3.2 大數(shù)據(jù)流處理分析

        按照一定時(shí)間周期通過(guò)約定的標(biāo)簽從3.1小節(jié)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)組件中讀取NetFlow日志,基于Spark Streaming流處理框架實(shí)現(xiàn)對(duì)NetFlow日志的通信特征抽取關(guān)聯(lián),進(jìn)一步研判分析,實(shí)時(shí)輸出分析結(jié)果。基于大數(shù)據(jù)分析框架的資產(chǎn)發(fā)現(xiàn)分析流程如圖2所示。

        圖2 基于大數(shù)據(jù)分析框架的資產(chǎn)發(fā)現(xiàn)流程圖

        (1)從NetFlow日志中提取源IP、目的IP、源端口、目的端口、通信協(xié)議、上行包數(shù)量、下行包數(shù)量等字段。

        (2)針對(duì)單條NetFlow日志,判斷源IP是否在企業(yè)開放網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下IP網(wǎng)段范圍,若處于該網(wǎng)段則執(zhí)行步驟(3);判斷目的IP是否在企業(yè)開放網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,若處于該網(wǎng)段則執(zhí)行步驟(4)。

        (3)獲取企業(yè)開放網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的存活I(lǐng)P資產(chǎn)列表信息,判斷該條NetFlow日志的源IP是否在存活I(lǐng)P資產(chǎn)列表中,若不在,則源IP為新的資產(chǎn)IP,并存儲(chǔ)更新待確認(rèn)企業(yè)開放網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下IP列表庫(kù)。

        (4)獲取企業(yè)開放網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的存活I(lǐng)P資產(chǎn)列表信息,判斷該條NetFlow日志的目的IP是否在存活I(lǐng)P資產(chǎn)列表中,若不在則繼續(xù)分析。

        (5)判斷通信協(xié)議是否為TCP協(xié)議,且該TCP會(huì)話是否完成三次握手和數(shù)據(jù)交互,若條件均滿足,則目的IP為新的資產(chǎn)IP,并存儲(chǔ)更新待確認(rèn)企業(yè)開放網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下IP列表庫(kù)。

        以上方法可透明、精準(zhǔn)、主動(dòng)地發(fā)現(xiàn)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)中的IP資產(chǎn),具備以下特點(diǎn)。

        (1)透明無(wú)感知:網(wǎng)絡(luò)流量的日志可通過(guò)流量鏡像方式獲取,區(qū)別于主動(dòng)掃描等技術(shù),對(duì)系統(tǒng)的可用性不會(huì)造成影響,實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)和信息系統(tǒng)的透明無(wú)感知,適合在大企業(yè)的生產(chǎn)環(huán)境中推廣使用

        (2)實(shí)時(shí)精準(zhǔn)識(shí)別:結(jié)合IP網(wǎng)段信息和開放IP資產(chǎn)列表,依據(jù)TCP/IP協(xié)議特征進(jìn)行IP資產(chǎn)主動(dòng)識(shí)別,可實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的資產(chǎn)發(fā)現(xiàn)。此外,基于大數(shù)據(jù)流處理處理框架的技術(shù)實(shí)現(xiàn),實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)分析和及時(shí)的資產(chǎn)發(fā)現(xiàn),加強(qiáng)了資產(chǎn)管控工作。

        (3)橫向擴(kuò)展:因?yàn)榇髷?shù)據(jù)技術(shù)具有橫向擴(kuò)展的特性,可從海量數(shù)據(jù)中進(jìn)行挖掘分析。具體應(yīng)用中,依據(jù)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜蛯?shí)際場(chǎng)景,可從多網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)中采集網(wǎng)絡(luò)流量信息,依據(jù)數(shù)據(jù)量大小,橫向擴(kuò)展大數(shù)據(jù)集群,從海量網(wǎng)絡(luò)流量信主動(dòng)發(fā)現(xiàn)IP資產(chǎn)。

        4 應(yīng)用建議

        在企業(yè)的開放網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,可考慮從以下幾個(gè)層面應(yīng)用上述的基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的IP資產(chǎn)主動(dòng)發(fā)現(xiàn)模型。

        數(shù)據(jù)采集:對(duì)于IP資產(chǎn)主動(dòng)發(fā)現(xiàn)技術(shù)的數(shù)據(jù)來(lái)源,可采集企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的互聯(lián)網(wǎng)出口網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的NetFlow日志,若存在多個(gè)互聯(lián)網(wǎng)出口,則需采集各個(gè)互聯(lián)網(wǎng)出口節(jié)點(diǎn)的日志。大多數(shù)企業(yè)的網(wǎng)絡(luò),會(huì)在防火墻等網(wǎng)絡(luò)設(shè)備中配置內(nèi)外網(wǎng)IP地址轉(zhuǎn)換,需注意的是,此類網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下需從可獲取互聯(lián)網(wǎng)IP流量的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)中采集日志。

        大數(shù)據(jù)分析:對(duì)于具備大數(shù)據(jù)平臺(tái)且共享大數(shù)據(jù)能力的企業(yè),可考慮在大數(shù)據(jù)平臺(tái)上研發(fā)IP資產(chǎn)主動(dòng)發(fā)現(xiàn)的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用,減少大數(shù)據(jù)平臺(tái)研發(fā)和運(yùn)維的工作量,節(jié)約研發(fā)投入成本。需注意的是,承載資產(chǎn)主動(dòng)發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的大數(shù)據(jù)支撐平臺(tái),需具備日志采集和實(shí)時(shí)流處理能力,如部署Spark、Kafka、 flume等組件。

        在應(yīng)用以上技術(shù)的同時(shí),企業(yè)需建立完備的資產(chǎn)管理制度和流程,配備安全運(yùn)營(yíng)人員對(duì)IP資產(chǎn)主動(dòng)發(fā)現(xiàn)的結(jié)果進(jìn)行核驗(yàn)及流程跟蹤,提升資產(chǎn)管理能力。

        5 結(jié)束語(yǔ)

        通過(guò)采集網(wǎng)絡(luò)流量日志,利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù),實(shí)現(xiàn)IP資產(chǎn)的主動(dòng)發(fā)現(xiàn),實(shí)現(xiàn)真正的“摸清家底”,為安全管理者提供資產(chǎn)管理的技術(shù)支持,有效促進(jìn)安全加固、安全評(píng)測(cè)等工作的開展,更好地開展安全風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、分析、處置工作。需要注意的是,該項(xiàng)技術(shù)與企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)策略管理工作精密銜接,企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)策略管理應(yīng)規(guī)范化,降低對(duì)該技術(shù)應(yīng)用結(jié)果的運(yùn)營(yíng)成本。

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