netflow ?
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NetFlow是一種數據交換方式，其工作原理是：NetFlow利用標準的交換模式處理數據流的第一個IP包數據，生成NetFlow 緩存，隨后同樣的數據基于緩存信息在同一個數據流中進行傳輸，不再匹配相關的訪問控制等策略，NetFlow緩存同時包含了隨后數據流的統計信息。
目錄 1 ?簡介 ? ?概念 ? ?數據采集 ? ?實例 ? ?格式說明 ? ?其他說明 2 ?結構 3 ?版本 4 ?異常流量 ? ?種類 ? ?拒絕服務攻擊（DoS） ? ?分布式拒絕服務攻擊（DDoS） ? ?網絡蠕蟲病毒流量 ? ?其它異常流量 ? ?流向分析 ? ?異常流量產生的后果 ? ?異常流量的數據包類型 ? ?利用NetFlow工具處理防范網絡異常流量 ? ?判斷異常流量流向 ? ?采集分析NetFlow數據 ? ?處理異常流量的方法 5 ?分析案例 ? ?紅色代碼 (Code Red Worm) ? ?硬盤殺手 ? ?2003蠕蟲王 ? ?沖擊波 ? ?沖擊波殺手 ? ?振蕩波 6 ?方法比較
簡介
隨著系統的升級與漏洞的修補，入侵主機進而進行破壞的病毒攻擊方式在攻擊中所占比例逐漸減少，這些攻擊轉而改為惡意的消耗網絡有限的資源或占用系統，進而破壞系統對外提供服務的能力；但傳統的系統升級無法檢測并預防此類攻擊。針對此類攻擊，業界提出了以檢測網絡數據流的方法來判斷網絡異常和攻擊：借助實時的檢測網絡數據流信息，通過與歷史記錄模式匹配（判斷是否正常）、或者與異常模式匹配（判斷是否被攻擊），讓網絡管理人員可以實時查看全網的狀態，檢測網絡性能可能出現的瓶頸，并進行自動處理或告警顯示，以保證網絡高效、可靠地運轉。
Netflow提供網絡流量的會話級視圖，記錄下每個TCP/IP事務的信息。也許它不能象tcpdump那樣提供網絡流量的完整記錄，但是當匯集起來時，它更加易于管理和易讀。Netflow由Cisco創造。
概念
一個NetFlow流定義為在一個源IP地址和目的IP地址間傳輸的單向數據包流，且所有數據包具有共同的傳輸層源、目的端口號。
數據采集
針對路由器送出的NetFlow數據，可以利用NetFlow數據采集軟件存儲到服務器上，以便利用各種NetFlow數據分析工具進行進一步的處理。
Cisco提供了Cisco NetFlow Collector（NFC）采集NetFlow數據，其它許多廠家也提供類似的采集軟件。
實例
211.*.*.57|202.*.*.12|Others|localas|9|6|2392
出于安全原因考慮，本文中出現的IP地址均經過處理。
NetFlow數據也可以在路由器上直接查看，以下為從Cisco GSR路由器采集的數據實例，：
gsr #att 2 （登錄采集NetFlow數據的GSR 2槽板卡）
LC-Slot2>sh ip cache flow
SrcIf SrcIPaddress DstIf DstIPaddress Pr SrcP DstP Pkts
Gi2/1 219.*.*.229 PO4/2 217.*.*.228 06 09CB 168D 2
Gi2/1 61.*.*.23 Null 63.*.*.246 11 0426 059A 1
本文中的NetFlow數據分析均基于NFC采集的網絡流量數據，針對路由器直接輸出的Neflow數據，也可以采用類似方法分析。
格式說明
NFC 可以定制多種NetFlow數據采集格式，下例為NFC2.0采集的一種流量數據實例，本文的分析都基于這種格式。
61.*.*.68|61.*.*.195|64917|Others|9|13|4528|
135|6|4|192|1
數據中各字段的含義如下：
源地址|目的地址|源自治域|目的自治域|流入接口號|流出接口號|源端口|目的端口|協議類型|包數量|字節數|流數量
其他說明
NetFlow主要由Cisco路由器支持，對于其它廠家的網絡產品也有類似的功能，例如Juniper路由器支持sFlow功能。
NetFlow支持情況與路由器類型、板卡類型、IOS版本、IOS授權都有關系，不是在所有情況下都能使用，使用時需考慮自己的軟硬件配置情況。
本文的所有分析數據均基于采自Cisco路由器的NetFlow數據
The benefit of using Netflow:Network,Application&User Monitoring,Security Analysi,Accounting/Billing.
結構
一個Netflow系統包括三個主要部分：探測器，采集器，報告系統。探測器是用來監聽網絡數據的。采集器是用來收集探測器傳來的數據的。報告系統是用來從采集器收集到的數據產生易讀的報告的。
NetFlow是Cisco設備NLOS軟件中內嵌的一種功能，用來將網絡流量記錄到設備的高速緩存中，從而提供非常精準的流量測量。 由于網絡通信具有流動性，所以緩存中記錄的NetFlow統計數據通常包含轉發的IP信息。 輸出的NetFlow統計數據可用于多種目的，如網絡流量核算、網絡付費、網絡監控以及商業目的的數據存儲。
路由器和交換機輸出的NetFlow數據記錄由過期的數據流及詳細的流量統計數據組成。這些數據流中包含來源和目的相關的信息，以及端到端會話使用的協議和端口。這些信息能幫助IT人員監控和調整網絡流量，以及面向網絡有效地分配帶寬。 NetFlow流量統計數據包括數據流時戳 源IP地址和目的IP地址 源端口號和目的端口號 輸入接口號和輸出接口號 下一跳IP地址 信息流中的總字節數 信息流中的數據包數量 信息流中的第一個和最后一個數據包時戳 源AS和目的AS，及前置掩碼 序號(只有版本5中支持)
版本
Netflow技術最早是于1996年由思科公司的Darren Kerr和Barry Bruins發明的，并于同年5月注冊為美國專利，專利號為6,243,667。Netflow技術首先被用于網絡設備對數據交換進行加速，并可同步實現對高速轉發的IP數據流(Flow)進行測量和統計。經過多年的技術演進，Netflow原來用于數據交換加速的功能已經逐步由網絡設備中的專用ASIC芯片實現，而對流經網絡設備的IP數據流進行測量和統計的功能也已更加成熟，并成為了當今互聯網領域公認的最主要的IP/MPLS流量分析，統計和計費行業標準。Netflow技術能對IP/MPLS網絡的通信流量進行詳細的行為模式分析和計量，并提供網絡運行的詳細統計數據。
在Netflow技術的演進過程中，思科公司一共開發出了5個主要的實用版本，即：
Netflow V1，為Netflow技術的第一個實用版本。支持IOS 11.1，11.2，11.3和12.0，但在如今的實際網絡環境中已經不建議使用。
Netflow V5，增加了對數據流BGP AS信息的支持，是當前主要的實際應用版本。支持IOS 11.1CA和12.0及其后續IOS版本。
Netflow V7，思科Catalyst交換機設備支持的一個Netflow版本，需要利用交換機的MLS或CEF處理引擎。
Netflow V8，增加了網絡設備對Netflow統計數據進行自動匯聚的功能（共支持11種數據匯聚模式），可以大大降低對數據輸出的帶寬需求。支持IOS12.0(3)T，12.0(3)S，12.1及其后續IOS版本。
Netflow V9，一種全新的靈活和可擴展的Netflow數據輸出格式，采用了基于模板（Template）的統計數據輸出。方便添加需要輸出的數據域和支持多種Netflow新功能，如Multicase Netflow，MPLS Aware Netflow，BGP Next Hop V9，Netflow for IPv6等。支持IOS12.0(24)S和12.3T及其后續IOS版本。在2003年思科公司的Netflow V9還被IETF組織從5個候選方案中確定為IPFIX（IP Flow Information Export）標準。
異常流量
要對互聯網異常流量進行分析，首先要深入了解其產生原理及特征，以下將重點從NetFlow數據角度，對異常流量的種類、流向、產生后果、數據包類型、地址、端口等多個方面進行分析。
種類
目前，對互聯網造成重大影響的異常流量主要有以下幾種：
拒絕服務攻擊（DoS）
DoS攻擊使用非正常的數據流量攻擊網絡設備或其接入的服務器，致使網絡設備或服務器的性能下降，或占用網絡帶寬，影響其它相關用戶流量的正常通信，最終可能導致網絡服務的不可用。
例如DoS可以利用TCP協議的缺陷，通過SYN打開半開的TCP連接，占用系統資源，使合法用戶被排斥而不能建立正常的TCP連接。
以下為一個典型的DoS SYN攻擊的NetFlow數據實例，該案例中多個偽造的源IP同時向一個目的IP發起TCP SYN攻擊。
117.*.68.45|211.*.*.49|Others|64851|3|2|10000|
10000|6|1|40|1
104.*.93.81|211.*.*.49|Others|64851|3|2|5557|
5928|6|1|40|1
58.*.255.108|211.*.*.49|Others|64851|3|2|3330|
10000|6|1|40|1
由于Internet協議本身的缺陷，IP包中的源地址是可以偽造的，現在的DoS工具很多可以偽裝源地址，這也是不易追蹤到攻擊源主機的主要原因。
分布式拒絕服務攻擊（DDoS）
DDoS把DoS又發展了一步，將這種攻擊行為自動化，分布式拒絕服務攻擊可以協調多臺計算機上的進程發起攻擊，在這種情況下，就會有一股拒絕服務洪流沖擊網絡，可能使被攻擊目標因過載而崩潰。
以下為一個典型的DDoS攻擊的NetFlow數據實例，該案例中多個IP同時向一個IP發起UDP攻擊。
61.*.*.67|69.*.*.100|64821|as9|2|9|49064|5230|
17|6571|9856500|1
211.*.*.163|69.*.*.100|64751|as9|3|9|18423|
22731|17|906|1359000|1
61.*.*.145|69.*.*.100|64731|Others|2|0|52452|
22157|17|3|4500|1
網絡蠕蟲病毒流量
網絡蠕蟲病毒的傳播也會對網絡產生影響。近年來，Red Code、SQL Slammer、沖擊波、振蕩波等病毒的相繼爆發，不但對用戶主機造成影響，而且對網絡的正常運行也構成了的危害，因為這些病毒具有掃描網絡，主動傳播病毒的能力，會大量占用網絡帶寬或網絡設備系統資源。
以下為最近出現的振蕩波病毒NetFlow數據實例，該案例中一個IP同時向隨機生成的多個IP發起445端口的TCP連接請求，其效果相當于對網絡發起DoS攻擊。
61.*.*.*|168.*.*.200|Others|Others|3|0|1186|
445|6|1|48|1
61.*.*.*|32.*.*.207|Others|Others|3|0|10000|
445|6|1|48|1
61.*.*.*|24.*.*.23|Others|Others|3|0|10000|
445|6|1|48|1
其它異常流量
我們把其它能夠影響網絡正常運行的流量都歸為異常流量的范疇，例如一些網絡掃描工具產生的大量TCP連接請求，很容易使一個性能不高的網絡設備癱瘓。
以下為一個IP對167.*.210.網段，針對UDP 137端口掃描的NetFlow數據實例：
211.*.*.54|167.*.210.95|65211|as3|2|10|1028|
137|17|1|78|1
211.*.*.54|167.*.210.100|65211|as3|2|10|
1028|137|17|1|78|1
211.*.*.54|167.*.210.103|65211|as3|2|10|
1028|137|17|1|78|1
流向分析
從異常流量流向來看，常見的異常流量可分為三種情況：
網外對本網內的攻擊
本網內對網外的攻擊
本網內對本網內的攻擊
針對不同的異常流量流向，需要采用不同的防護及處理策略，所以判斷異常流量流向是進一步防護的前提，以下為這三種情況的NetFlow數據實例：
124.*.148.110|211.*.*.49|Others|64851|3|2|
10000|10000|6|1|40|1
211.*.*.54|167.*.210.252|65211|as3|2|10|
1028|137|17|1|78|1
211.*.*.187|211.*.*.69|Others|localas|71|6|1721|
445|6|3|144|1
其中211開頭的地址為本網地址。
異常流量產生的后果
異常流量對網絡的影響主要體現在兩個方面：
占用帶寬資源使網絡擁塞，造成網絡丟包、時延增大，嚴重時可導致網絡不可用；
占用網絡設備系統資源（CPU、內存等），使網絡不能提供正常的服務。
異常流量的數據包類型
常見的異常流量數據包形式有以下幾種：
?TCP SYN flood（40字節）
11.*.64.3|2.*.38.180|64821|as10|5|4|1013|18|6|
1|40|1
從NetFlow的采集數據可以看出，此異常流量的典型特征是數據包協議類型為6（TCP），數據流大小為40字節（通常為TCP的SYN連接請求）。
?ICMP flood
2.*.33.1|1.*.97.22|as12|64811|5|2|0|0|1|146173|
218359704|1
從NetFlow的采集數據可以看出，此異常流量的典型特征是數據包協議類型為1（ICMP），單個數據流字節數達218M字節。
?UDP flood
*.*.206.73|160.*.71.129|64621|Others|6|34|
1812|1812|17|224|336000|1
*.*.17.196|25.*.156.119|64621|Others|6|34|
1029|137|17|1|78|1
從NetFlow的采集數據可以看出，此異常流量的典型特征是數據包協議類型為17（UDP），數據流有大有小。
其它類型
其它類型的異常流量也會在網絡中經常見到，從理論上來講，任何正常的數據包形式如果被大量濫用，都會產生異常流量，如以下的DNS正常訪問請求數據包（協議類型53）如果大量發生，就會產生對DNS服務器的DoS攻擊。
211.*.*.146|211.*.*.129|Others|Others|71|8|
3227|53|53|1|59|1
5. 異常流量的源、目的地址
目的地址為固定的真地址，這種情況下目的地址通常是被異常流量攻擊的對象，如下例數據：
211.*.*.153|*.10.72.226|as2|as8|5|4|3844|10000|
17|2|3000|2
211.*.*.153|*.10.72.226|
as2|as8|5|4|3845|10000|17|1|1500|1
211.*.*.153|*.10.72.226|as2|as8|5|4|3846|10000|
17|1|1500|1
目的地址隨機生成，如下例數據：
211.*.*.187|169.*.190.17|Others|localas|71|6|
1663|445|6|3|144|1
211.*.*.187|103.*.205.148|Others|localas|71|6|
3647|445|6|3|144|1
211.*.*.187|138.*.80.79|Others|localas|71|6|
1570|445|6|3|144|1
目的地址有規律變化，如下例數據，目的地址在順序增加：
211.*.*.219|192.*.254.18|Others|Others|15|9|
10000|6789|17|1|36|1
211.*.*.219|192.*.254.19|Others|Others|15|9|
10000|6789|17|2|72|2
211.*.*.219|192.*.254.20|Others|Others|15|9|
10000|6789|17|3|108|3
源地址為真實IP地址，數據同上例：
源地址為偽造地址，這種情況源地址通常隨機生成，如下例數據，源地址都是偽造的網絡地址：
63.245.0.0|209.*.*.38|as5|as4|3|7|1983|23|23|
1|40|1
12.51.0.0 |209.*.*.38 |as6|as4|3|7|1159|2046|6|
1|40|1
212.62.0.0|209.*.*.38| as7|as4|3|7|1140|3575|6|
1|40|1
6. 異常流量的源、目的端口分析
異常流量的源端口通常會隨機生成，如下例數據：
211.*.*.187|169.172.190.17|Others|localas|71|
6|1663|445|6|3|144|1
211.*.*.187|103.210.205.148|Others|localas|71|
6|3647|445|6|3|144|1
211.*.*.187|138.241.80.79|Others|localas|71|6|
1570|445|6|3|144|1
多數異常流量的目的端口固定在一個或幾個端口，我們可以利用這一點，對異常流量進行過濾或限制，如下例數據，目的端口為UDP 6789：
211.*.*.219|192.*.254.18|Others|Others|15|9|
10000|6789|17|1|36|1
211.*.*.219|192.*.254.19|Others|Others|15|9|
10000|6789|17|2|72|2
211.*.*.219|192.*.254.20|Others|Others|15|9|
10000|6789|17|3|108|3
利用NetFlow工具處理防范網絡異常流量
從某種程度上來講，互聯網異常流量永遠不會消失而且從技術上目前沒有根本的解決辦法，但對網管人員來說，可以利用許多技術手段分析異常流量，減小異常流量發生時帶來的影響和損失，以下是處理網絡異常流量時可以采用的一些方法及工具：
判斷異常流量流向
因為目前多數網絡設備只提供物理端口入流量的NetFlow數據，所以采集異常流量NetFlow數據之前，首先要判斷異常流量的流向，進而選擇合適的物理端口去采集數據。
流量監控管理軟件是判斷異常流量流向的有效工具，通過流量大小變化的監控，可以幫助我們發現異常流量，特別是大流量異常流量的流向，從而進一步查找異常流量的源、目的地址。
目前最常用的流量監控工具是免費軟件MRTG，下圖為利用MRTG監測到的網絡異常流量實例，可以看出被監測設備端口在當天4：00至9：30之間產生了幾十Mbps的異常流量，造成了該端口的擁塞（峰值流量被拉平）。
如果能夠將流量監測部署到全網，這樣在類似異常流量發生時，就能迅速找到異常流量的源或目標接入設備端口，便于快速定位異常流量流向。
有些異常流量發生時并不體現為大流量的產生，這種情況下，我們也可以綜合異常流量發生時的其它現象判斷其流向，如設備端口的包轉發速率、網絡時延、丟包率、網絡設備的CPU利用率變化等因素。
采集分析NetFlow數據
判斷異常流量的流向后，就可以選擇合適的網絡設備端口，實施Neflow配置，采集該端口入流量的NetFlow數據。
以下是在Cisco GSR路由器GigabitEthernet10/0端口上打開NetFlow的配置實例：
ip flow-export source Loopback0
ip flow-export destination *.*.*.61 9995
ip flow-sampling-mode packet-interval 100
interface GigabitEthernet10/0
ip route-cache flow sampled
通過該配置把流入到GigabitEthernet10/0的NetFlow數據送到NetFlow采集器*.*.*.61，該實例中采用sampled模式，采樣間隔為100:1。
處理異常流量的方法
（1）切斷連接
在能夠確定異常流量源地址且該源地址設備可控的情況下，切斷異常流量源設備的物理連接是最直接的解決辦法。
（2）過濾
采用ACL（Access Control List）過濾能夠靈活實現針對源目的IP地址、協議類型、端口號等各種形式的過濾，但同時也存在消耗網絡設備系統資源的副作用，下例為利用ACL過濾UDP1434端口的實例：
access-list 101 deny udp any any eq 1434
access-list 101 permit ip any any
此過濾針對蠕蟲王病毒（SQL Slammer），但同時也過濾了針對SQL Server的正常訪問，如果要保證對SQL Server的正常訪問，還可以根據病毒流數據包的大小特征實施更細化的過濾策略（本文略）。
（3）靜態空路由過濾
能確定異常流量目標地址的情況下，可以用靜態路由把異常流量的目標地址指向空（Null），這種過濾幾乎不消耗路由器系統資源，但同時也過濾了對目標地址的正常訪問，配置實例如下：
ip route 205.*.*.2 255.255.255.255 Null 0
對于多路由器的網絡，還需增加相關動態路由配置，保證過濾在全網生效。
（4）異常流量限定
利用路由器CAR功能，可以將異常流量限定在一定的范圍，這種過濾也存在消耗路由器系統資源的副作用，以下為利用CAR限制UDP1434端口流量的配置實例：
Router# (config) access-list 150 deny udp any any eq 1434
Router# (config) access-list 150 permit ip any any
Router# (config) interface fastEthernet 0/0
Router# (config-if) rate-limit input access-group rate-limit 150 8000 1500 20000
conform-action drop exceed-action drop
此配置限定UDP1434端口的流量為8Kbps。
分析案例
利用上訴方法可以分析目前互聯網中存在的大多數異常流量，特別是對于近年來在互聯網中造成較大影響的多數蠕蟲病毒，其分析效果非常明顯，以下為幾種蠕蟲病毒的NetFlow分析實例：
紅色代碼 (Code Red Worm)
2001年7月起發作，至今仍在網絡流量中經常出現。
211.*.*.237|192.*.148.107|65111|as1|6|72|
3684|80|80|3|144|1
211.*.*.237|192.*.141.167|65111|as1|6|36|
4245|80|80|3|144|1
211.*.*.237|160.*.84.142|65111|as1|6|72|
4030|80|80|3|144|1
NetFlow流數據典型特征：目的端口80, 協議類型80，包數量3，字節數144。
硬盤殺手
（worm.opasoft，W32.Opaserv.Worm）
2002年9月30日起發作，曾對許多網絡設備性能造成影響，2003年后逐漸減少。
61.*.*.196|25.|*.156.106|64621|Others|6|36|
1029|137|17|1|78|1
61.*.*.196|25.*.156.107|64621|Others|6|36|
1029|137|17|1|78|1
61.*.*.196|25.*.156.108|64621|Others|6|36|
1029|137|17|1|78|1
NetFlow流數據典型特征：目的端口137，協議類型UDP，字節數78。
2003蠕蟲王
(Worm.NetKiller2003，WORM_SQLP1434，W32.Slammer，W32.SQLExp.Worm)
2003年1月25日起爆發，造成全球互聯網幾近癱瘓，至今仍是互聯網中最常見的異常流量之一。
61.*.*.124|28.*.17.190|65111|as1|6|34|4444|
1434|17|1|404|1
61.*.*.124|28.*.154.90|65111|as1|6|70|4444|
1434|17|1|404|1
61.*.*.124|28.*.221.90|65111|as1|6|36|4444|
1434|17|1|404|1
NetFlow流數據典型特征：目的端口1434，協議類型UDP，字節數404
沖擊波
(WORM.BLASTER，W32.Blaster.Worm)
2003年8月12日起爆發，由其引發了危害更大的沖擊波殺手病毒。
211.*.*.184|99.*.179.27|Others|Others|161|0|
1523|135|6|1|48|1
211.*.*.184|99.*.179.28|Others|Others|161|0|
1525|135|6|1|48|1
211.*.*.184|99.*.179.29|Others|Others|161|0|
1527|135|6|1|48|1
典型特征：目的端口135，協議類型TCP，字節數48
沖擊波殺手
（Worm.KillMsBlast，W32.Nachi.worm，W32.Welchia.Worm）
2003年8月18日起發現，其產生的ICMP流量對全球互聯網造成了很大影響，2004年后病毒流量明顯減少。
211.*.*.91|211.*.*.77|Others|Others|4|0|0|
2048|1|1|92|1
211.*.*.91|211.*.*.78|Others|Others|4|0|0|
2048|1|1|92|1
211.*.*.91|211.*.*.79|Others|Others|4|0|0|
2048|1|1|92|1
NetFlow流數據典型特征：目的端口2048，協議類型ICMP，字節數92
振蕩波
(Worm.Sasser，W32.Sasser)
2004年5月爆發。
61.*.*.*|32.*.70.207|Others|Others|3|0|10000|
445|6|1|48|1
61.*.*.*|24.*.217.23|Others|Others|3|0|10000|
445|6|1|48|1
61.*.*.*|221.*.65.84|Others|Others|3|0|10000|
445|6|1|48|1
NetFlow流數據典型特征：目的端口445，協議類型TCP，字節數48
從以上案例可以看出，蠕蟲爆發時，應用Neflow分析方法，可以根據病毒流量的NetFlow特征快速定位感染病毒的IP地址，并參考NetFlow數據流的其它特征在網絡設備上采取相應的限制、過濾措施，從而達到抑制病毒流量傳播的目的。
方法比較
處理分析網絡異常流量存在許多其它方法，如我們可以利用IDS、協議分析儀、網絡設備的Log、Debug、ip accounting等功能查找異常流量來源，但這些方法的應用因各種原因受到限制，如效率低、對網絡設備的性能影響、數據不易采集等因素。
利用NetFlow分析網絡異常流量也存在一些限制條件，如需要網絡設備對NetFlow的支持，需要分析NetFlow數據的工具軟件，需要網絡管理員準確區分正常流量數據和異常流量數據等。
但相比其它方法，利用NetFlow分析網絡異常流量因其方便、快捷、高效的特點，為越來越多的網絡管理員所接受，成為互聯網安全管理的重要手段，特別是在較大網絡的管理中，更能體現出其獨特優勢。
詞條標簽：
中國通信學會? ，?通信技術? ，?計算機學 總結
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