0 引言

    隨著移動設(shè)備的普及，Internet網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長，服務(wù)端的數(shù)據(jù)流量隨之增加。為了成功和有效地利用流量數(shù)據(jù)，需要對數(shù)據(jù)進行處理與分析。目前許多攻擊(如DDoS、PDoS)可對云端及網(wǎng)絡(luò)造成毀滅性打擊^[1]，因此對此類攻擊的檢測與阻止極為重要，通過異常流量檢測來檢測此類攻擊是一個重要方法^[2]。

    Hadoop是一種應(yīng)用極為廣泛的大規(guī)模分布式數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)^[3]，其可有效地擴展數(shù)據(jù)存儲空間，采用平行化計算提高了數(shù)據(jù)的計算處理能力，并實現(xiàn)了MapReduce的云計算編程模型^[4]。盡管已有較多的異常流量分析方案，但極少有基于云計算云端的異常流量檢查方案。

    本文基于Hadoop平臺設(shè)計并構(gòu)建了云端流量監(jiān)控平臺，采用HDFS存儲大量的流量信息與異常流量信息，使用MapReduce進行分布式處理，提高了處理能力，較好地實現(xiàn)了對云端異常流量的監(jiān)控，從而可防止對云端的攻擊行為，提高了云端的安全性。

1 相關(guān)技術(shù)

    基于隨機自相似過程^[5]的異常流量檢測主要包括Hadoop、異常流量檢測以及自相似隨機過程三個部分。

1.1 Hadoop

    Hadoop是一個開源的軟件平臺，支持分布式數(shù)據(jù)存儲應(yīng)用^[6]。Hadoop主要由分布式存儲(HDF：Hadoop分布式文件系統(tǒng))和分布式處理(MapReduce)兩部分組成。Hadoop框架分為MapReduce層和HDFS層^[7]。

    MapReduce是一種將大規(guī)模數(shù)據(jù)集并行運算的編程模型。指定一個Map（映射）函數(shù)，將一組鍵值對映射成一組新的鍵值對；指定并發(fā)的Reduce（歸約）函數(shù)，以保證所有映射的鍵值對共享相同的鍵組。

1.2 異常流量檢測(IDS)

    IDS通過監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)與目標系統(tǒng)(檢測異常流量)來提高系統(tǒng)的安全性。異常流量檢測主要分為兩種類型：基于簽名的異常流量檢測系統(tǒng)(ST-IDS)^[8]和基于異常的異常信息檢測系統(tǒng)(AT-IDS)^[9]。ST-IDS利用已知的攻擊模型來檢測攻擊，通過預(yù)建立已知攻擊的簽名庫尋找相應(yīng)攻擊；AT-ID通過檢測超過預(yù)設(shè)閾值的不正常數(shù)據(jù)行為檢測異常流量。ST-IDS僅對已有攻擊有效，對一些新的攻擊效果欠佳，因此本文采用AT-IDS方案。

1.3 自相似隨機過程

    許多自然與人造系統(tǒng)中均有LRD(Long-Range Dependence)的自相似過程，其中Internet網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)流量即為一種自相似隨機過程^[10]。

    目前，網(wǎng)絡(luò)流量已被嚴格定義為離散時間上的二階或近似二階統(tǒng)計的自相似過程。設(shè){X₁，X₂，…}表示廣義平穩(wěn)時間序列，其離散時間設(shè)為i=1，2，3…。設(shè)E[X_i]=EX，Var[X_i]=VarX，ρ_k=E[(X_i-EX)(X_i+k-EX)]/VarX分別表示該序列的均值、方差和滯后k偏自相關(guān)系數(shù)。

2 現(xiàn)有問題與本文方案

2.1 現(xiàn)有問題與本平臺方案

    (1)大數(shù)據(jù)存儲：流量的實時監(jiān)控將產(chǎn)生大量的流量數(shù)據(jù)，本方案采用HDFS和HBase將流量數(shù)據(jù)進行分布式存儲。

    (2)處理能力：需要極強的處理能力。本方案采用平行架構(gòu)MapReduce。

    (3)數(shù)據(jù)的變化性：需要存儲結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)以及不同形式(文本、圖像、視頻等)的數(shù)據(jù)。本方案采用非關(guān)系數(shù)據(jù)庫來存儲各種數(shù)據(jù)，如NoSQL。

2.2 本異常流量檢測與分析平臺

2.2.1 本平臺總體結(jié)構(gòu)與程序設(shè)計

    圖1所示為LAN環(huán)境下的本監(jiān)控平臺總體框架圖，主要模塊包括：數(shù)據(jù)收集模塊、存儲模塊、分析模塊和GUI模塊。本平臺基于Java語言實現(xiàn)。

    (1)數(shù)據(jù)收集模塊：利用SNS(如微博)公開的API或分布式文件收集工具來收集網(wǎng)頁數(shù)據(jù)、微博數(shù)據(jù)以及系統(tǒng)日志信息。

    (2)存儲模塊：對流量數(shù)據(jù)進行管理，并將數(shù)據(jù)以文件形式或裸數(shù)據(jù)格式進行存儲。

    (3)分析模塊：將分布式的數(shù)據(jù)進行分簇與聚類，對數(shù)據(jù)進行摘要提取、預(yù)測分析、自然語言處理、文本處理等，基于MapReduce實現(xiàn)AT-IDS來檢測異常流量。

    (4)GUI：將流量變化的實時狀態(tài)、統(tǒng)計結(jié)果以及控制界面友好地向用戶展示。

    圖2為本平臺的詳細結(jié)構(gòu)圖，其主要功能是檢測與分析異常流量，同時也提供一些相關(guān)的附加功能，如網(wǎng)絡(luò)攻擊工具(可產(chǎn)生偽隨機數(shù)量的異常流量)。使用Jpcap分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包，由于本平臺基于Java語言開發(fā)，因此本平臺是系統(tǒng)不相關(guān)的，可運行于Linux與Windows系統(tǒng)(只要安裝JVM即可)。Jpcap將網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包的細節(jié)隱藏，將許多網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包的類型和協(xié)議等信息提取成Java的類。Jpcap內(nèi)部實現(xiàn)了LibPcap系統(tǒng)庫的API，本平臺通過JNI來調(diào)用Jpcap，從而提高了JAVA的運行速度。目前廣泛使用的AWT(窗口提取工具)和Swing的運行速度較慢，因此采用SWT(Standard Widget Toolkit)建立GUI控制界面，提高了系統(tǒng)的運行速度。

    圖3為本平臺檢測、分析、傳輸、顯示異常流量的程序框圖。

2.2.2 Map/Reduce設(shè)計

    圖4為本平臺的Map/Reducer程序，其功能是利用Map/Reduce將每天的流量信息以文件形式存儲于HDFS中。首先，使用Mapper周期性地從所有存儲流量信息的文件中提取流量的部分信息(目錄、數(shù)據(jù)包協(xié)議、數(shù)據(jù)包數(shù)量、數(shù)據(jù)包大小等)；然后通過Reducer提取異常流量并保存(可通過數(shù)據(jù)包大小來判斷異常流量)。

3 試驗與分析

3.1 流量變化界面展示

    圖5為軟件實時流量監(jiān)控的流量變化界面，圖中所示曲線圖是監(jiān)控端口每秒鐘流量的變化。通過協(xié)議獲得每個數(shù)據(jù)包的大小與數(shù)據(jù)包總數(shù)量，然后進行統(tǒng)計計算獲得每秒的總流量。將每秒的流量分為3種類型(正常流量、異常流量、混合流量)進行存儲，將每天的統(tǒng)計結(jié)果存儲于HDFS中。

3.2 對異常流量的監(jiān)控性能量

    將DDoS攻擊注入局域網(wǎng)，用來測試本平臺的異常流量檢測性能。使用2個本監(jiān)控平臺對同一個局域網(wǎng)中的同一個端口進行監(jiān)控(共監(jiān)控10 h)，對其中一個監(jiān)控平臺的輸入接口注入一段時間的DDoS攻擊。

    圖6所示為10 h受攻擊的端口流量變化統(tǒng)計結(jié)果。圖中可明顯看出受攻擊端口的流量變化劇烈，可見本平臺可實時反應(yīng)出流量的狀態(tài)，并可檢測出異常流量。

4 結(jié)束語

    本文基于Hadoop設(shè)計并建立了云端流量監(jiān)控平臺，采用HDFS存儲大量的流量信息與異常流量信息，使用MapReduce進行分布式處理，提高了處理能力，較好地實現(xiàn)了云端的異常流量的監(jiān)控，從而可防止對云端的攻擊行為，提高了云端的安全性。通過對流量數(shù)據(jù)存儲、檢測與分析可成功檢測出有威脅的攻擊，保障了云端的安全。本平臺基于開源的Hadoop實現(xiàn)，成本較低，并且基于Java語言實現(xiàn)，可成功移植于各種主流操作系統(tǒng)，因此具有廣泛適用性。

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