基于Storm进行实时网络攻击检测
网络攻击检测与入侵分析
网络攻击检测与入侵分析网络攻击已经成为当今互联网时代的一个严重问题。
随着互联网的普及和依赖程度的加深，网络攻击已经成为一个全球性的威胁。
针对这一问题，网络攻击检测与入侵分析成为了一种重要的技术手段和研究领域。
本文将对网络攻击检测与入侵分析进行深入研究，探讨其原理、方法和技术应用。
首先，我们需要了解什么是网络攻击。
网络攻击是指通过互联网对计算机系统、计算机应用程序或者计算机数据进行非法访问、破坏或者控制的行为。
常见的网络攻击手段包括拒绝服务（DDoS）攻击、恶意软件（malware）传播、数据窃取等等。
针对这些威胁，我们需要进行有效的检测和分析。
首先是网络攻击检测，它是指通过监控和分析系统中传输的数据流量来识别是否发生了恶意行为。
常见的检测方法包括基于特征匹配、基于异常行为和基于机器学习等技术。
特征匹配是一种常见的网络攻击检测方法。
它通过事先定义一系列网络攻击的特征，然后在网络流量中匹配这些特征来判断是否发生了攻击。
这种方法的优点是准确性高，但是需要事先定义好特征库，对新型攻击的检测能力有限。
基于异常行为的网络攻击检测方法则是通过对正常行为进行建模，然后检测是否有异常行为出现。
这种方法不需要事先定义特征库，对新型攻击有较好的适应性。
但是由于正常行为模型建立较为困难，容易出现误报和漏报。
基于机器学习的网络攻击检测方法则是通过训练机器学习模型来判断是否发生了网络攻击。
这种方法不需要事先定义特征库和建立正常行为模型，具有较好的适应性和泛化能力。
但是由于训练数据集和算法选择等因素的影响，容易出现误报和漏报。
除了网络攻击检测外，入侵分析也是一项重要工作。
入侵分析主要通过对已经发生过的入侵事件进行分析和研究来提高防护能力。
入侵分析可以分为主动入侵分析和被动入侵分析两种方式。
主动入侵分析是指通过模拟攻击行为来测试系统的安全性和防护能力。
通过模拟攻击，可以发现系统中的安全漏洞和薄弱环节，及时进行修补和加固。
被动入侵分析则是指对已经发生的入侵事件进行溯源和分析，以找出攻击者的行为模式和攻击手段。
storm control ieee标准
storm control ieee标准
IEEE标准中的Storm Control是一种网络管理技术，旨在限制和控制网络交换机端口上的流量暴涨。
该技术能够识别和控制数据流量中的暴风雨（storm）情况，以防止过度拥塞和网络崩溃。
Storm Control可以通过设定阈值来监测单个端口上的广播、组播和未知单播帧的数量。
当接收到过多的这些帧时，交换机会自动对相关端口进行限制，防止流量超载，提高网络性能和稳定性。
Storm Control的主要目标是保障网络中的重要业务流量，并尽量减少网络暴涨的影响。
这种技术可以根据网络管理员的需求进行配置，以适应不同的网络环境和流量要求。
除了限制流量暴涨，Storm Control还能够提供实时监测和报警机制。
当网络交换机端口的流量超过预设阈值时，管理员可以通过系统提示或邮件通知来了解情况并及时采取措施。
总的来说，Storm Control是一项重要的网络管理技术，能够有效控制并预防网络交换机端口上出现的流量暴涨情况，提高网络性能和稳定性，保障重要业务流量的正常传输。
storm的用法
storm的用法一、了解Storm大数据处理框架Storm是一个用于实时流数据处理的分布式计算框架。
它由Twitter公司开发，并于2011年发布。
作为一个开源项目，Storm主要用于处理实时数据，比如实时分析、实时计算、流式ETL等任务。
二、Storm的基本概念及特点1. 拓扑（Topology）：拓扑是Storm中最重要的概念之一。
它代表了整个计算任务的结构和流程。
拓扑由一系列组件组成，包括数据源（Spout）、数据处理节点（Bolt）以及它们之间的连接关系。
2. 数据源（Spout）：Spout负责从外部数据源获取数据，并将其发送给Bolt进行处理。
在拓扑中，通常会有一个或多个Spout进行数据输入。
3. 数据处理节点（Bolt）：Bolt是对数据进行实际处理的模块。
在Bolt中可以进行各种自定义的操作，如过滤、转换、聚合等，根据业务需求不同而定。
4. 流组（Stream Grouping）：Stream Grouping决定了从一个Bolt到下一个Bolt 之间的任务调度方式。
Storm提供了多种Stream Grouping策略，包括随机分组、字段分组、全局分组等。
5. 可靠性与容错性：Storm具有高可靠性和容错性的特点。
它通过对任务状态进行追踪、失败重试机制和数据备份等方式，确保了整个计算过程的稳定性。
6. 水平扩展：Storm可以很方便地进行水平扩展。
通过增加计算节点和调整拓扑结构，可以实现对处理能力的无缝提升。
三、Storm的应用场景1. 实时分析与计算：Storm适用于需要对大规模实时数据进行即时分析和计算的场景。
比如金融领域中的实时交易监控、电商平台中用户行为分析等。
2. 流式ETL：Storm可以实现流式ETL（Extract-Transform-Load）操作，将源数据进行抽取、转换和加载到目标系统中，并实时更新数据。
3. 实时推荐系统：通过结合Storm和机器学习算法，可以构建快速响应的实时推荐系统。
网络攻击检测工具使用教程(Ⅰ)
网络攻击检测工具使用教程随着互联网的普及和发展，网络安全问题变得越来越重要。
各种网络攻击如病毒、木马、网络钓鱼等威胁着我们的个人隐私和财产安全。
为了保护自己的网络安全，使用网络攻击检测工具成为了一种必要的选择。
一、什么是网络攻击检测工具网络攻击检测工具是一种用于发现和预防网络攻击的软件。
它可以监控网络流量，识别和预防各种恶意行为，保护网络的安全。
常见的网络攻击检测工具包括Snort、Wireshark、Suricata等。
二、Snort的使用方法Snort是一种自由开源的网络入侵检测系统，它可以实时监控网络流量，并对流经网络的数据包进行分析，以检测潜在的攻击行为。
使用Snort需要先安装它的运行环境，然后进行配置。
在配置文件中，可以设置规则来定义需要监控的网络流量和检测的攻击行为。
配置完成后，启动Snort并让它开始监控网络流量。
Snort可以通过命令行界面或者图形化界面进行操作和监控。
在监控过程中，可以查看实时的攻击日志和报警信息，并对检测到的攻击行为进行响应和处理。
三、Wireshark的使用方法Wireshark是一种网络协议分析器，它可以截获网络数据包并对其进行分析，以便了解网络流量的情况和发现潜在的安全问题。
Wireshark支持多种操作系统，包括Windows、Linux和Mac OS。
使用Wireshark需要先安装它的运行环境，并设置网络接口来进行数据包的捕获。
捕获到的数据包可以进行过滤和分析，以了解网络流量的情况和发现潜在的攻击行为。
Wireshark提供了丰富的分析工具和功能，可以对网络数据包进行深入的分析和检测。
用户可以根据自己的需求来设置过滤条件和分析规则，以发现和防范各种网络攻击。
四、Suricata的使用方法Suricata是一种高性能的网络入侵检测系统，它可以实时监控网络流量，并对流经网络的数据包进行深度分析，以发现和预防各种恶意行为。
Suricata支持多种协议和文件格式，包括IP、TCP、HTTP、DNS等。
storm的用法总结大全
storm的用法总结大全- Storm是一个开源的实时大数据处理系统，用于处理实时数据流。
它可以与Hadoop 集成，提供高性能的实时数据处理能力。
- Storm可以用于实时分析和处理大规模数据流，如日志数据、传感器数据等。
它可以处理来自不同数据源的数据流，并将数据流分发到不同的处理单元进行处理。
- Storm使用一种称为拓扑（Topology）的方式来描述数据处理流程。
拓扑是由多个处理单元（称为Bolt）和连接它们的数据流（称为Spout）组成的。
- Spout可以从数据源中读取数据，并将数据流发射给Bolt进行处理。
Bolt可以对数据进行转换、过滤、聚合等操作，并将结果发射给下一个Bolt进行处理。
多个Bolt可以并行地执行不同的处理任务。
- Storm的拓扑可以灵活地配置，可以按照需要添加、删除、修改Bolt和Spout。
它支持高可靠性、高吞吐量的数据流处理，并且可以实现在不同的节点之间进行任务的负载均衡。
- Storm提供了可扩展性和容错性，可以通过水平扩展集群节点来处理更大规模的数据流，并且在节点故障时能够保证处理的连续性。
- Storm提供了丰富的API和工具，可以方便地开发和调试数据处理拓扑。
它支持多种编程语言，如Java、Python等，并提供了强大的拓扑调试和可视化工具，方便监控和管理拓扑的运行状态。
- Storm可以与其他大数据处理框架（如Hadoop、Hive、HBase等）集成，在数据处理过程中实现数据的交换和共享。
它还可以与消息中间件（如Kafka、RabbitMQ等）和实时数据库（如Redis、Cassandra等）集成，实现与其他系统的无缝连接。
- Storm有广泛的应用场景，如实时推荐系统、实时风控系统、实时数据分析、实时监控和报警等。
它在互联网、金融、电信、物联网等领域都有着广泛的应用。
云计算平台下的网络攻击检测与防御技术研究与实践
云计算平台下的网络攻击检测与防御技术研究与实践随着云计算技术的迅猛发展，企业和个人在云平台上存储和处理大量敏感数据，网络安全问题也日益凸显。
网络攻击成为企业面临的重大威胁之一，因此，研究和实践云计算平台下的网络攻击检测与防御技术变得至关重要。
1. 研究背景云计算平台提供了强大的计算和存储能力，使得用户可以通过互联网实时访问和处理数据。
然而，由于云平台的开放性和共享资源的特性，使得网络攻击者有机会进一步扩大其攻击面。
因此，研究和实践网络攻击检测与防御技术在云计算平台下具有重要意义。
2. 网络攻击检测技术云计算平台下的网络攻击检测技术主要分为两大类：基于特征的检测和基于行为的检测。
基于特征的检测主要依靠事先定义的恶意代码特征，如病毒特征库，通过对网络流量进行比对来发现恶意行为。
但是，这种方法对于未知的攻击行为无法进行有效检测。
基于行为的检测技术则是通过分析和识别网络流量中的异常行为来发现潜在的攻击。
这种方法不依赖于事先定义的攻击特征，因此可以检测到未知的攻击行为。
此外，基于机器学习的方法也被广泛用于网络攻击检测，通过训练模型来识别正常和异常的网络流量。
3. 网络攻击防御技术为了有效防御云计算平台下的网络攻击，需要结合多种防御措施。
首先是网络安全策略的制定和执行。
制定详细的网络安全策略，如强密码、多因素身份验证、网络隔离等，可以有效防御大部分攻击。
其次是入侵防御系统的部署。
入侵防御系统可以检测和拦截潜在的网络攻击，并及时采取措施进行应对。
保持入侵防御系统的及时更新和监控是确保云平台安全的关键。
此外，加密通信和数据备份也是重要的防御手段。
加密通信可以保护数据在传输过程中的安全性，而数据备份则可以在遭受攻击时快速恢复重要数据。
4. 实践案例为了更好地理解云计算平台下的网络攻击检测与防御技术，在一个真实的实践案例中应用这些技术是非常必要的。
例如，一个使用云计算平台进行在线支付服务的电商企业，可以部署入侵防御系统来监控网络流量，并结合机器学习算法来检测异常交易行为。
Mac命令行高级技巧如何进行网络入侵检测
Mac命令行高级技巧如何进行网络入侵检测在如今互联网高度发达的时代，网络安全问题备受关注。
作为一种高级技巧，Mac命令行能够帮助用户进行网络入侵检测，保障个人电脑和网络的安全。
本文将介绍一些Mac命令行的高级技巧，以帮助读者进行网络入侵检测。
一、系统日志的分析1. 使用命令"cat /var/log/system.log | grep 'error'"可以筛选出系统日志中的错误信息。
通过查看错误信息，我们可以判断是否有入侵尝试或异常行为。
如果发现异常情况，需要及时采取措施进行阻止。
二、网络流量监控1. 使用命令"sudo tcpdump -i en0"可以在终端中实时监控网络流量。
tcpdump命令能够截获网络数据包的信息，包括源IP地址、目标IP地址、传输协议等。
通过分析流量数据包，我们可以判断是否有未经授权的网络通信行为。
三、端口扫描与服务识别1. 使用命令"sudo nmap -sS -p 1-65535 [目标IP]"可以进行端口扫描，并进一步识别出各个端口对应的服务。
通过端口扫描，我们可以了解目标主机上开放的端口，并对可能存在的漏洞进行评估。
四、监听网络活动1. 使用命令"sudo lsof -i"可以获取当前系统上所有正在进行的网络连接。
通过监控网络连接，我们可以及时发现和排查潜在的入侵行为。
五、网络流量分析1. 使用命令"sudo tshark"可以进行网络流量的抓取和分析。
tshark提供了详细的网络报文分析功能，能够通过过滤器筛选出特定的网络数据流，进行更深入的入侵检测和分析。
六、防火墙设置1. 使用命令"sudo pfctl -s info"可以查看当前系统上的防火墙规则。
通过设置防火墙规则，我们可以限制特定IP地址或端口的访问，提供网络安全的保护层。
论Storm分布式实时计算工具
论Storm分布式实时计算工具作者：沈超邓彩凤来源：《中国科技纵横》2014年第03期【摘要】互联网的应用催生了一大批新的数据处理技术，storm分布式实时处理工具以其强大的数据处理能力、可靠性高、扩展性好等特点，在近几年得到越来越广泛的关注和应用。
【关键词】分布式实时计算流处理1 背景及特点互联网的应用正在越来越深入的改变人们的生活，互联网技术也在不断发展，尤其是大数据处理技术，过去的十年是大数据处理技术变革的十年，MapReduce，Hadoop以及一些相关的技术使得我们能处理的数据量比以前要大得多得多。
但是这些数据处理技术都不是实时的系统，或者说，它们设计的目的也不是为了实时计算。
没有什么办法可以简单地把hadoop变成一个实时计算系统。
实时数据处理系统和批量数据处理系统在需求上有着本质的差别。
然而大规模的实时数据处理已经越来越成为一种业务需求了，而缺少一个“实时版本的hadoop”已经成为数据处理整个生态系统的一个巨大缺失。
而storm的出现填补了这个缺失。
Storm出现之前，互联网技术人员可能需要自己手动维护一个由消息队列和消息处理者所组成的实时处理网络，消息处理者从消息队列取出一个消息进行处理，更新数据库，发送消息给其它队列等等。
不幸的是，这种方式有以下几个缺陷：单调乏味：技术人员花费了绝大部分开发时间去配置把消息发送到哪里，部署消息处理者，部署中间消息节点—设计者的大部分时间花在设计，配置这个数据处理框架上，而真正关心的消息处理逻辑在代码里面占的比例很少。
脆弱：不够健壮，设计者要自己写代码保证所有的消息处理者和消息队列正常运行。
伸缩性差：当一个消息处理者的消息量达到阀值，需要对这些数据进行分流，配置这些新的处理者以让他们处理分流的消息。
Storm定义了一批实时计算的原语。
如同hadoop大大简化了并行批量数据处理，storm的这些原语大大简化了并行实时数据处理。
storm的一些关键特性如下：适用场景广泛：storm可以用来处理消息和更新数据库（消息流处理），对一个数据量进行持续的查询并返回客户端（持续计算），对一个耗资源的查询作实时并行化的处理（分布式方法调用），storm的这些基础原语可以满足大量的场景。
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• 时效性
– 10秒内可以检测到异常访问
• 吞吐
– 单集群一个topology每个 bolt 10个并发，处理10Gb/s
• 对业务影响
– 流量走光纤旁路给storm处理，对业务逻辑没有影响，不 需要做任何修改（如增加日志等）
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Storm问题 • 稳定性
– Storm 程序资源占用过多导致系统不稳定 – 流量大时storm 程序不稳定 – Storm 各个组件的异常
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多集群管理平台
get new clusters
负载 调度模块
Topology 调度模块
数据发送 Zookeeper
send error
topology x
topology x
topology x
StormClusterA
StormClusterB
StormClusterC
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supervisor
supervisor
supervisor
supervisor
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问题改进 - 8
• 问题：查看storm程序的日志不方便，需要登录到 机器上找日志文件 • 改进：类似hadoop的查看日志webui
– patch: https:///nathanmarz/storm/pull/598
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topology逐步更新机制
1.upload file
client
2.update topo
nimbus
3.set version
zk
4.check version missmatch
5.down load file & set restart time
supervisor1
6.restart worker
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挑战
• 秒级延迟
– 异常情况在几秒内就能检测到
• 数据量大
– 总流量100Gb/s，还会增加
• 对业务影响小
– 不希望在各个业务内部增加额外的模块Page 4Fra bibliotek案光纤旁路
scribe
MQ 输入
spout
拦截
特征匹配 bolt
异常行为 检测bolt
统计bolt
拦截 模块
输出
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问题与改进 - 4
• 问题：worker间通信的组件ZMQ使用了JNI，异常 时导致JVM直接退出，且无日志可查 • 改进：增加JVM的stdout stderr日志，发现解决两 类问题
– 问题1：向已关闭的ZMQ socket发送数据导致JVM退出
• 日志” java: Socket.cpp：501：void* get_socket(JNIEnv*, _jobject*, int): 断言“s”失败。” • 解决：worker没有正确清除已关闭的ZMQ socket，0.8.2版本已 经修复
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问题与改进 - 3
• 问题：worker程序异常退出后需要等超时才能重启 恢复
– 默认超时30秒，对于有些业务太长 – 调成很小超时（如5秒），容易在IO高时造成超时误 判，因为supervisor通过worker的本地心跳文件检测超 时
• 改进：supervisor直接检查worker的进程是否存在 （/proc/pid），不存在就立即重启
• 各个环节控制压力
• 限制队列长度，防止发给下游的流量超过它的处理能力
• 通过批处理提高性能
• 数据量大时一次处理几十到几百K数据 • bolt处理延迟控制在10 ~ 100ms
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下一步工作
• 增加实时metrics方便快速分析问题 • storm程序的状态如何保证可靠 • 满足差异化的worker资源需求
storm规模
• 机器数
– 46个集群，9000个节点，每个节点2-4个slot – 利用云存储的空闲资源
• 应用
– 50多个业务，100多个topology
• 实时日志统计、网页分析、图片处理 、人脸识别...
– 每天处理约数据量120TB，200亿条
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问题与改进 - 6
• 问题：在storm上写非java程序不方便 • 原因：ShellBolt采用JSON格式做数据交换，多个程 序用管道串起来时都需要组装、解析JSON • 改进：更简单的多语言编程接口StreamingBolt
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问题与改进 - 5
• 问题：更新storm程序导致业务中断 • 原因：更新storm程序需要kill topology后重新提交 一个 • 改进：storm程序不kill topology自动逐步更新
– patch: https:///nathanmarz/storm/pull/741
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问题与改进 - 2
• 问题：流量大时storm程序出现OOM 等问题 • 原因：内存队列没有大小限制 • 改进：在多个storm模块增加队列长度限制
– DRPC/MQ：限制排队长度，超限时拒绝请求
• patch: https:///nathanmarz/storm/pull/426
upload app.jar(100M) upload app.jar(1M)
client
download app.jar(100M)
nimbus
download app.jar(100M)
client
ignore dict.tar.gz(99M)
nimbus
download app.jar(1M) download app.jar(1M)
为什么用storm
• 实时
– 流式处理，不用攒一大批数据再批处理 – 数据在内存中，不经过磁盘
• 扩展
– 增加机器和并发就能提高处理能力，应对大数据量和流量 增长
• 容错
– 自动处理storm程序进程、机器、网络异常
• 灵活
– DAG计算模型，可以根据业务需要增减bolt组合计算流程
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效果
supervisor2
8.restart worker
supervisor3
7.restart worker
worker1
worker2
worker3
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问题与改进 - 5
• 问题：整个storm集群不可用（如网络调整、掉 电）时，业务受影响 • 改进：通过多集群管理平台监控storm程序在各个 集群的运行情况并自动处理
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心得体会 • 平台化管理，对日志进行统计监控
– – – – 在storm 中增加了大量日志，记录每个tuple的关键点 日志通过storm 实时报警应用进行监控 自动检查topology的流量与在预期范围内并报警 每天对各个topology的请求数、失败次数、平均处理时间、 worker异常次数进行统计
– stdin
• Id \t data
– stdout
• Id \t emit \t data • Id \t ack \t data
– Stderr
• log
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问题与改进 - 7
• 问题：上传大的程序jar包，通过nimbus单机分发 很慢 • 改进
– 把程序的jar包和其他文件分离 – 对比md5，只分发md5有变化的文件
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谢谢！
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– 问题2：ZMQ socket send因为sendbuf 满抛出异常退出
• 日志” assertion failed: new_sndbuf > old_sndbuf (mailbox.cpp:183)” • 解决：适当调大socket sendbuf，参考
/work.zeromq.devel/9887
• 可用性
– 更新storm 程序导致业务中断 – 整个storm 集群不可用导致业务中断
• 易用性
– 写非java程序不方便 – 上传大的程序jar包慢 – 查看storm 程序日志不能方便
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问题与改进 - 1
• 问题：storm程序资源（如内存）占用过多导致系 统不稳定 • 改进
– supervisor启动worker时用cgroup限制worker的CPU、 内存、网络资源 – 一个cgroup有多个进程时，默认情况下资源超限只kill了 最耗资源的进程，增加一个killall模式，kill掉cgroup中的 所有进程，防止进程遗留
基于Storm进行实时网络攻击检测
xiaokang@
主要内容
• 业务需求 • 解决方案 • 问题与改进
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需求
• 对访问360的服务进行实时统计和攻击检测
– 异常访问，如通过http访问敏感文件 – 攻击行为，如端口扫描、暴力破解 – 访问统计，如某个IP一段时间内访问某个服务的频率； 某个服务一段时间内被访问的频率等
– Spout
• 根据处理能力设置timeout和max spout pending • 对于每个请求处理时间差别较大的应用，使用DirectGrouping控 制下游bolt的pending数据
– ShellBolt：限制还没有ack的缓存队列长度
• patch: https:///nathanmarz/storm/pull/730