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软件定义网络中高效协同防御分布式拒绝服务攻击的方案 葛晨洋.pdf

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软件定义网络中高效协同防御分布式拒绝服务攻击的方案 葛晨洋.pdf

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软件定义网络中高效协同防御分布式拒绝服务攻击的方案 葛晨洋.pdf

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计算机应用
JournalofComputerApplications
ISSN1001-9081,CN51-1307/TP
《计算机应用》网络首发论文
题目:软件定义网络中高效协同防御分布式拒绝服务攻击的方案
作者:葛晨洋,刘勤让,裴雪,魏帅,朱正彬
收稿日期:2022-06-28
网络首发日期:2022-10-08
引用格式:葛晨洋,刘勤让,裴雪,魏帅,
式拒绝服务攻击的方案[J/OL].计算机应用.
.
网络首发:在编辑部工作流程中,稿件从录用到出版要经历录用定稿、排版定稿、整期汇编定稿等阶
段。录用定稿指内容已经确定,且通过同行评议、主编终审同意刊用的稿件。排版定稿指录用定稿按照期
刊特定版式(包括网络呈现版式)排版后的稿件,可暂不确定出版年、卷、期和页码。整期汇编定稿指出
版年、卷、期、页码均已确定的印刷或数字出版的整期汇编稿件。录用定稿网络首发稿件内容必须符合《出
版管理条例》和《期刊出版管理规定》的有关规定;学术研究成果具有创新性、科学性和先进性,符合编
辑部对刊文的录用要求,不存在学术不端行为及其他侵权行为;稿件内容应基本符合国家有关书刊编辑、
出版的技术标准,正确使用和统一规范语言文字、符号、数字、外文字母、法定计量单位及地图标注等。
为确保录用定稿网络首发的严肃性,录用定稿一经发布,不得修改论文题目、作者、机构名称和学术内容,
只可基于编辑规范进行少量文字的修改。
出版确认:纸质期刊编辑部通过与《中国学术期刊(光盘版)》电子杂志社有限公司签约,在《中国
学术期刊(网络版)》出版传播平台上创办与纸质期刊内容一致的网络版,以单篇或整期出版形式,在印刷
出版之前刊发论文的录用定稿、排版定稿、整期汇编定稿。因为《中国学术期刊(网络版)》是国家新闻出
版广电总局批准的网络连续型出版物(ISSN2096-4188,CN11-6037/Z),所以签约期刊的网络版上网络首
发论文视为正式出版。
:.
췸싧쫗랢쪱볤ꎺ2022-10-0812:00:40
췸싧쫗랢뗘횷ꎺ.
JournalofComputerApplicationsISSN1001-9081
计算机应用CODENJYIIDU
doi:.1001-
软件定义网络中高效协同防御分布式拒绝服务攻击的方案
葛晨洋1,2*,刘勤让2,裴雪2,魏帅2,朱正彬2
(,郑州450003;
,郑州450002)
(*通信作者电子邮箱*************@)
摘要:针对软件定义网络(SDN)中传统的分布式拒绝服务攻击(DDoS)防御方案往往忽略降低SDN工作负载的重要性,
以及未考虑缓解的及时性问题,提出一种软件定义网络中高效协同防御分布式拒绝服务攻击的方案。首先,通过将部分防御
任务卸载到数据平面中,降低控制平面的开销和充分利用数据平面的资源;然后,若检测到异常则产生快速数据路径(XDP)
规则,及时缓解攻击,同时将数据平面的统计信息交由控制平面进一步检测和缓解攻击,提升准确率的同时进一步降低控制
器开销;最终,根据控制平面确定的异常源更新XDP的规则。为验证提出方案的有效性,利用Hyenae攻击工具产生3种不
同类型的攻击数据进行验证。相较于依赖于控制平面的支持向量集(SVM)方案以及跨平面协作DDoS方案和新架构防御方案,
在防御及时性方面,%,%,%。在性能消耗方面,中央处理器(CPU)消耗分别降低了33个百分点,
11个百分点,4个百分点。实验结果表明,该方法能很好的防御DDoS攻击且有较低的性能开销。
关键词:软件定义网络;协同防御;分布式拒绝服务攻击;快速数据路径;Sketch数据结构
中图分类号::A
Efficientcollaborativedefenseschemeagainstdistributed
denialofserviceattacksinsoftwaredefinednetwork
GEChenyang1,2*,LIUQinrang2,PEIXue2,WEIShuai2,ZHUZhengbin2
(,ZhengzhouUniversity,zhengzhouHenan450003,China;
,InformationEngineeringUniversity,zhengzhouHenan450002,China)
Abstract:AimingattheproblemthattraditionalDistributedDenialofService(DDoS)defencesolutionsinSoftwareDefined
Network(SDN)tendtooverlooktheimportanceofreducingtheworkloadoftheSDN,aswellasdonotconsiderthetimelinessof
mitigation,,the
overheadofthecontrolplanewasreducedandentirelyusedthedataplane'sresourcesbyoffloadingsomeofthedefensivetasksinto
,ifananomalywasdetected,eXpressDataPath(XDP)rulesweregeneratedtomitigatetheattackpromptly,and
thestatisticalinformationofthedataplanewashandedovertothecontrolplanetofurtherdetectandmitigatetheattack,which
,therulesofXDPwereupdatedaccordingtothe
,theHyenaeattacktoolisusedto
(SVM)schemethatrelieson
thecontrolplane,thecross-planecollaborativeDDoSscheme,andthenewarchitecturedefensescheme,thetimelinessofdefenseis
%,%,%,,theCentralProcessingUnit(CPU)
consumptionisreducedby33percentagepoints,11percentagepoints,
proposedmethodcandefendagainstDDoSattacksandhasalowperformanceoverhead.
Keywords:SoftwareDefinedNetworking(SDN);CooperationDefense;DistributedDenialofServiceAttack(DDoS);eXpress
DataPath(XDP);Sketchdatastructure
收稿日期:2022-06-28;修回日期:2022-09-20;录用日期:2022-09-22。
作者简介:葛晨洋(1998—),男,河南南阳人,硕士研究生,主要研究方向:软件定义网络、高性能数据包处理;刘勤让(1975
—),男,河南商丘人,教授,博士,主要研究方向:网络空间拟态防御、芯片设计;裴雪(1992—),男,河南新乡人,研究
员,硕士,主要研究方向:软件协同编译、软件定义互连芯片SDK开发;魏帅(1985—),男,河南南阳人,教授,博士,主
要研究方向:网络空间拟态防御、嵌入式设计;朱正彬(1996—),男,湖北荆门人,博士研究生,主要研究方向:网络空间拟
态防御、软件定义网络;:.
2计算机应用
3)数据平面粗粒度缓解,首先得定位攻击源,利用中国
0引言剩余定理改进的Sketch数据结构,不仅可以在数据平面以低
开销实时高速测量网络流量信息,同时可在资源有限的情况
分布式拒绝服务攻击(DistributedDenialofService,下,在数据平面线性时间内定位攻击源,为协同缓解提供有
DDoS)通过控制大量僵尸主机向受害者发送泛洪请求,消耗利条件。
其带宽和计算资源,迫使受害者服务器崩溃而无法响应用户4)为了降低协同检测时控制器性能损耗,将数据平面粗
请求的攻击手段。这一固有的网络安全威胁,近年来随着企粒度异常检测时的一些指标,直接交由控制平面异常检测时
业加速上云,呈现攻击手段多元化、攻击目标广泛、攻击规使用,无需再次统计计算。
模不断扩大[1]的趋势,已成为全球企业的难题。
软件定义网络(SoftwareDefinedNetwork,SDN)将控制1相关工作
功能从转发设备中解耦出来,克服了传统网络架构的缺点,
为网络运营商提供了前所未有的可编程性。从而实现有效的在SDN中现有的DDoS防御方案,可将其分为基于完全
资源管理并增强了网络的安全性。但对于SDN框架自身来依赖于控制的防御方案,和数据平面和控制平面协同防御方
说,由于其集中式的架构设计、平面间的通信信道以及有效案两种。依赖控制器的防御方案,利用SDN自身提供的南向
的资源,使得DDoS攻击的风险增加[2]。接口应用程序编程接口(ApplicationProgrammingInterface,
现有的基于SDN的DDoS防御大致分为两类,一类为依API)来收集交换机统计的信息或者基于Packet-In提取的特
赖控制器来收集数据信息,并进行异常检测。此方案需要控征信息,然后交由控制器来检测和缓解攻击。这种方案又细
制器不断轮询数据平面的统计信息,不仅增加控制器的资源分为基于统计的方案和基于机器学****的防御方案。
开销,而且增加了检测时延和南向接口的通信负担。另一类基于统计的方案大多以信息熵来判断正常和异常流量网
则是控制平面和数据平面协同防御的方案,此方案是为了解络行为和属性的偏差。文献[5]选择了一种基于熵的检测方
决完全依赖控制器防御方案的较大南向接口通信开销和检测法,计算时间窗口内Packet_In的泊松分布概率,用概率来计
延迟问题。算信息熵,计算出的熵值与动态确定的阈值对比来检测是否
依赖于控制器来检测异常,在检测时对南向接口和控制有攻击。文献[6]提出一种联合熵的方案JESS,控制器提取
器造成巨大负担[3],导致SDN极可能在检测攻击时就被攻数据包头中的属性对并计算联合熵然后进行检测。缓解方面,
瘫。协同方案可以缓解此问题,但是现有的协同防御方案,利用下发流表来进行缓解。
数据平面检测到异常没有及时缓解,需要上传到控制平面细而基于的机器学****的防御方法,使用智能算法找出攻击
粒度检测后才进行缓解。具有缓解及时性差,以及检测时多流与正常流差异的隐匿数据特征来识别异常。文献[7]运用极
次计算的性能开销等不足。致梯度提升(eXtremeGradientBoosting,XGBoost)方法,提取
本文旨在及时有效缓解攻击对系统造成的影响,同时降预选取9个最大增益的特征,然后交给XGBoost分类器进行
低缓解对系统造成的性能损失,设计了一种SDN种高效协同攻击判断。但是该方案只是运用数据集来检验性能好坏。没
防御DDoS攻击的方案,首先数据平面粗粒度检测异常数据有运行到SDN场景中,可能再实际运用中性能所有损失。文
流,如果检测到异常则定位攻击源并粗粒度缓解攻击,同时献[8]通过控制器收集一个时间周期流表中与DDoS攻击特征
将数据平面检测时计算的统计信息以及异常定位确定的攻击相关的特征值,组成特征矩阵,然后使用支持向量机(Support
源信息,上传给控制平面进一步的细粒度检测和缓解异常。VectorMachines,SVM)算法进行分类来区分正常和攻击流
数据平面和控制平面协同检测和缓解攻击对系统造成的影量。该方案有一个弊端就是如果混合攻击包含正常的数据流
响,充分发挥两平面的优势。则有较大误判率。文献[9]提出了一种改进的K近邻(K-Neares
与现有方案相比,本文具有以下优势:Neighbor,KNN)算法,重构了KNN算法的指示函数,实验表
1)及时有效缓解攻击对系统的影响,充分利用数据平面明与其他算法相比,具有最佳性能。传统方案依赖交换机来
资源,将一部分检测和缓解任务卸载到数据平面,数据平面提取全网流量的流信息,代价高昂并且可能丢失重要信息,
检测到异常则进行粗粒度缓解,不必等控制平面细粒度检测文献[10]提出PADAR方法,该方法依靠控制器指示交换机
后才缓解。数据平面和控制平面协同缓解,可以充分发挥两动态监控流的信息,通过识别这些攻击特征来检测攻击。但
平面的优势。仍依赖控制器。文献[11]通过监控每个交换机的到来的数据
2)利用快速数据路径(eXpressDataPath,XDP)[4]缓解攻流,然后与使用时间序列分析预测确定的动态阈值对比检测
击,异常数据包在早期就丢弃,避免消耗系统的计算和内存异常,缓解则采取修改交换机的数据包转发策略。文献[12]
资源。以及减少中断处理产生的缓解延迟。利用XDP可以有通过带内遥测技术,采样感知交换机的状态,然后将网络状
效缓解攻击对系统造成的影响。态图输入到时空图卷积网络检测模型中,最终找到包含攻击
流的交换机,结合白名单和精准丢弃策略,有效缓解DDoS:.
计算机应用3
攻击,又能降低误差正常包的概率。文献[13]首先由控制器时间越长,对南向接口和控制器的压力越大,系统的安全系
监控数据平面的流量信息,然后利用入侵监测系统(Intrusion数越低,而且数据平面检测到异常,会将缓存在数据平面的
DetectionSystems,IDS)来检测攻击,检测返回的检测结果,数据包上传给控制平面,以进一步细粒度检测。这些统计信
还需要利用控制器中的代理将缓解规则下发到交换机中。息不仅会占用南向接口资源,而且上传给控制器会增加控制
这些方案虽增加了检测的准确率,但是完全依赖控制器平面的计算和内存开销。
的检测方案,控制平面不仅需要轮询交换机获取数据流信息,为了解决这些问题,本文引入了中国剩余定理改进的可
而且异常检测任务也全由控制器来做。对于集中控制的SDN逆Sketch数据结构,以一种近似估计的方法在有限资源条件
来说,大大增加了控制器在检测时单点故障的风险,同时增下实现高精度的网络流量测量方案。不仅可以高效实时统计
加了检测的延迟。不断轮询数据平面获取信息,也增加了南流量信息,还可以在线性时间内定位异常流量的攻击源。降
向接口的通信负担。低了定位异常源,大量资源的消耗。同时该结构只占用固定
为此提出了两平面协同防御方案,完全依赖控制器的结构的存储开销,不需要大量的内存。而数据平面的资源未
DDoS检测方案其数据平面只负责转发数据包未充分利用其充分利用,将可逆Sketch结构部署在数据平面,不仅可以自
计算资源[14]。而两平面协同的方案,充分利用了数据平面交定义统计流量信息,还可以为缓解提供支持。有利于将粗粒
换机的资源。度的检测和缓解任务卸载到数据平面,及时缓解攻击对系统
文献[15]提出跨平面的协作DDoS攻击检测与防御方案,的影响,同时减少对控制平面以及南向接口的资源消耗。
利用数据平面的计算资源分担一部分控制器的异常检测任在检测异常时,数据平面统计和计算的数据包信息,有
务,数据平面产生告警信息再把待检测数据包上传给控制器些可以作为控制平面机器学****异常检测时识别的特征,因此
检测,检测结果则通过下发黑白名单进行缓解攻击。解决了只需要将控制平面需要的特征信息,在数据平面计算和统计
传统SDN防御方案较大的检测延迟和南向接口以及控制器好,直接上传给控制平面,这样带来的好处是数据平面产生
资源的开销。文献[16]采用同样方式降低控制器轮询开销,告警信息后,不需要将整个数据包都上传给控制平面,降低
数据平面利用攻击流与正常流不对称的特性将3个统计特征了在检测时南向接口的通信负担,同时数据平面计算过的特
通过Packet_In上传给控制平面检测异常,控制平面使用基于征信息,无需控制平面二次计算,进一步降低控制平面的负
K均值聚类算法(K-Meansclusteringalgorithm,K-Means)和担。
KNN组合的机器学****算法细粒度检测,最后控制器通过下发而现有的缓解方案,在缓解攻击时仍消耗一定的性能,
攻击报文的流表项,丢弃攻击数据包来防御攻击。文献[17]具体分析如下。现有的SDN缓解策略主要有丢弃数据包、端
防御主要分为3个阶段。第一阶段,采用统计的方法区分异口限速、流表项过滤和将可疑流量转发到黑洞或深度包监测
常数据流,第二阶段利用TCP三次握手阻止伪造的传输控制(DeepPacketInspection,DPI)引擎等方案。
协议(TransmissionControlProtocol,TCP)数据流。第三阶段利1)丢弃数据包和端口限速是简单快捷的缓解策略。但是传
用合法流量大都是大象流而攻击流量为老鼠流的特性,恢复统的防火墙方案存在一定的性能损失,虚拟交换机
被误判的合法数据流的请求。该防御的3个阶段全部部署在(OpenVSwitch,OVS)的数据流处理过程,直接存储器访
数据平面,控制平面只负责转发操作。问(DirectMemoryAccess,DMA)如图1所示,基于传统
协同防御方案,数据平面采用基于统计的粗粒度异常检的防火墙或者流控(TrafficControl,TC)方案,数据包需
测方案,具有检测性能高,开销低、快速,不需要构建模型要到协议栈中匹配之后才会丢包,从网卡接受数据包到
的优点。控制平面采用机器学****的异常检测方案,具有较高协议栈处理整个过程种,存在内存复制和skb_buff存储
准确率的特点。两平面的检测方案优势互补,增加了系统的分配以及中断处理等性能损失问题。当缓解大量攻击数
检测精度,且降低了控制器以及南向接口的性能开销。据包对系统影响时是极其消耗系统的性能的。
2)可疑流转发到DPI方案,会将流量转发到新的网络互连
2动机协议(InternetProtocol,IP)地址。该方案会给攻击者提高
攻击难度,虽然可以缓解攻击,但是会增加系统复杂性,
针对DDoS攻击时,SDN控制器的单点故障,以及南向且会消耗带宽和增大合法流量的时间延迟。
接口拥塞的问题。现有的协同防御方案与完全依赖控制器的3)流表项过滤方案,在OVS中下发的流表保存在用户态
方案相比,缓解了控制平面的压力,降低了攻击时南向接口流表中,当下次攻击数据包到来后,由于内核态没有缓
的通信负担,但是仍存在一定的不足。存对应流表项,需要与用户态流表匹配,这个过程也存
在面对DDoS攻击时,应以迅速对攻击做出反应为目的,在一定的系统性能损耗,如图1所示,该过程不仅包含
但是现有的协同方案都是在数据平面检测到攻击后产生告警防火墙方案一样的性能开销,还有还增加了用户态和内
信息,交由控制平面细粒度检测后才对攻击做出响应。而不核态上下文切换带来的延迟开销,以及从内核到用户态
是在数据平面检测到异常就立即阻断攻击流。这样攻击持续:.
4计算机应用
的内存拷贝开销问题。在防御DDoS时会严重影响缓解
的效果。
User-
Vswitchd匹配失败OpenFlow

(用户态)matchOpenflow控制器

()
flowmiss
软中Sk_buff
Kernel-space组件

内核层理程FlowTable理
DataPath
序(内核态)
Sk_buff

驱动层
硬中断处驱动RxRingSk_buff

理RxDesc
理器Copy
套接字接受
缓冲区


断硬件层FrameFrameFrame
DM
A
FrameFrameFrame
TXFIFO网卡
图1OVS数据流程

综上现有的这些缓解方案都存在一定的性能损失,本文
利用XDP技术,扩展的伯克利包过滤器(extendedBerkeley
PacketFilterVirtualMachine,eBPFVM)XDP的原理如图2所
示,在网卡收到数据包后,还未分配skbuf之前就过滤掉匹
配的数据包,降低缓解攻击时带来的性能开销。
Application
Userspace
Socket
KernelspaceNetworingsubsystem
(tc,netfilter,etc)
sk_bufferXDPhook图3XDP实验效果

XDP_Action利用Hyenae攻击工具产生攻击数据流,并将此流量执
Rx/Txring(pass,drop,etc)
Hardware行目标服务器的单个中央处理器(CentralProcessingUnit,
NetworkCPU)。测试不同的方案每秒丢弃数据包的数据。实验结果如
interface
controller图3所示,可以明显看到基于XDP的方案优于其他方案,应
图2XDP原理对DDoS这种攻击场景,该方案可以获得不错的性能。
:.
计算机应用5
3DDoS防御架构14)SmPilog2Pi
i1
15)endfor
本节将详细介绍所提议的方案,本文的高效协同DDoS16)endfor
防御方案如图4所示。主要由数据平面异常检测和控制平面17)formVdo//粗粒度检测异常
18)ifSm(2,2)then
异常检测以及协同缓解三部分组成。
19)ifcountpkt||countport(pkt,port)normalthen
为减低控制平面的性能消耗,将一部分防御任务卸载到n
nM1
数据平面,检测分为数据平面和控制平面部分,两平面分别20)xi1aitiMi,Mi,tiMi,Mpi
pii1
采用基于统计和基于机器学****的异常检测策略,充分发挥两//确定异常源定位
种不同检测策略的优势,基于统计的检测策略具有开销低和21)//上传异常源以及统计信息到控制平面
迅速的特点,部署在资源受限的交换机中很合适。但是具有22)flag=majorityvote{C(x)}B//C(x)是第
b1b
误报率高的缺点,而控制平面部署的细粒度检测策略刚好可b个随机森林树的预测结果,B是随机森林中树的个数
23)ifflag==1then
以弥补准确率的不足。24)Generate_rule(drop)
协同缓解利用XDP机制,能够在网络数据包到达网卡驱25)endif
动层时对其进行处理,具有高效的数据处理能力和较低的性26)Generate_rule(limite)
27)endif
能损失。由于数据平面异常检测高误报率的缺点,避免误判28)endif
对正常数据包的影响,因此对数据平面确定的异常数据流采29)endfor
30)Tstartnow()
取限速限制,较早降低攻击对系统的损害的。对控制平面细31)endwhile
粒度确定的异常数据包则进行阻断,阻止攻击流进一步损害32)end
系统。
本文的高效协同防御DDoS方案不仅降低了南向接口和
控制平面的开销,同时可以优化检测时的性能损耗以及及时数据平面异常检测流程如图5所示,首先确定正常情况
减轻攻击对系统造成的影响。本文方案的主要框架如算法1下的流量阈值,以在实时检测异常时区别异常数据包。如果
所示,数据包到达交换机则提取流量信息,统计流量(见4)-9)实时异常检测识别到异常数据包,则定位异常源并交由协同
行),然后交由粗粒度进行检测和缓解,(分别见10)-20)和26)缓解模块处理,同时将时间窗口内的统计信息和数据平面异
行)。细粒度检测和缓解异常(分别见21)-22)和23)-25)行),下常检测计算的信息上报给控制平面进一步细粒度检测异常。
文将详细介绍该架构的主要模块。主要分为以下几个模块组成:
算法1方案的主要框架。1)流量监控,它利用重构的Sketch数据结构,以低开销
输入集合X{x1,x2,...,xn}和Swin,U{u1,u2,...,u6},近似估计时间窗口内的数据流信息,为粗粒度异常检测
V{v1,v2,...,v6},(pkt,port)normal分别代表到达交换机的数据提供数据。
包,时间窗口的大小,正常数据流计算的各个统计特征的熵2)粗粒度检测,利用熵实时检测异常流。
的均值和方差,3)异常源定位,利用重构的Sketch数据结构,在线性时
输出XDPrulesRxdp
间内定位异常流的流标识,为缓解提供支持。
1)Initialize
2)清空T[i][j],iH,jpi对应的V{v1,v2,...,v6}中的值4)高速并发消息队列(ZeroMessageQueue,ZMQ)代理,为
//其中H代表Sketch结构的行数,pi是i行对应的列数,了防止误判以及降低性能损耗,数据平面异常告警后将
V存储要统计的特征信息,同时包含在每行存储的位置统计信息和流标识上传给控制平面以进一步检测。此模
信息N{a1,a2,...an},n。
3)Tstartnow()//开始时间

4)forxiXdo
5)foriHdo利用中国剩余定理重构了不规则的可逆Sketch结构[18],
6)h(i

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