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恶意流量识别不准确：策略无法准确区分恶意和正常流量_网络安全恶意流量

作者：2023面试高手 | 2024-06-08 09:25:19

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网络安全恶意流量

恶意流量识别不准确——如何优化防火墙策略管理

摘要

本文针对网络中常见的恶意流量识别问题展开讨论和分析。首先从恶意流量的特征入手，然后深入剖析当前市场上主流防火墙的策略管理能力及其不足；最后提出了针对性的改进措施以帮助用户实现更准确的恶意流量识别和管理。

1. 引言

随着互联网的普及与发展, 网络攻击手段日益丰富且愈发隐蔽。传统的基于规则的防火墙策略已经很难满足现代网络安全的需求。因此，如何提高恶性流量识别的准确性已成为当务之急。本篇文章将详细探讨这个问题并给出相应的解决方法和建议。

2. 恶意流量特征与分类

为了有效应对各类网络威胁，我们首先要了解恶意的定义和特点。以下是一些典型的网络恶意行为及特点:

**拒绝服务 (DoS) 攻击:** 通过发送大量请求或数据包导致目标服务器瘫痪。通常表现为访问超时、资源耗尽等异常现象。

**分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击:** 利用多个来源的攻击者同时向受害者发起大量的请求以达到堵塞网络的目的。（如洪水攻击）

**僵尸网络 (Botnet):** 由被感染计算机组成的一个庞大的网络系统，黑客通过控制这些感染的设备来执行各种非法操作（例如发送垃圾邮件或者发动 DDoS）。

**SQL 注入 / 跨站脚本(XSS)攻击:** 利用 Web 应用中的漏洞注入恶意代码从而窃取用户信息或是篡改网站内容等等。(例如 SQL 注入漏洞利用数据库权限获取敏感信息等)。

根据上述的特点我们可以对流量进行分类和处理：(1)正常流量；(2)已知恶意流量；（3)未知恶意流量。

3. 市场主流防火墙策略分析与局限

目前市面上的主流防火墙产品主要有以下几种类型：（1）基于规则的防火牆; （2）基于特征码匹配的方法;(3）基于人工智能技术的检测方法。以下是这三种方法的简要介绍以及它们各自的局限性：

3.1 基于规则的系统

这类系统的核心思想是编写一组明确的规则列表来决定哪些通信被认为是正常的，而那些不符合该规则的将被视为恶意活动。然而由于恶意行为的演变速度远超开发人员的预测能力，这种静态配置方案往往不能有效地阻止新型复杂网络攻击的实施。

3.2 特征码匹配法

此方法是预先创建一份恶意流量特征的库并在实际应用中进行比对验证。这种方法在一定程度上有助于减少误报率，但由于恶意程序的变化迅速的特征，这种方法也会因为滞后性而无法完全胜任拦截任务。

3.3 人工智能技术

近年来深度学习等技术的发展为解决这一问题提供了可能性的新方向之一。基于深度学习的恶意流量检测模型可以自动学习不同类别之间的内在关联关系，进而实现对恶意数据的快速判断。尽管如此，“黑匣子效应”（指模型决策过程不可解释），训练样本过少等问题依然限制了此类技术在实践中的应用效果和推广范围。

4. 优化方法与建议

为改善现有情况，我们将结合市场主流技术和方法的优势并结合具体场景需求实施针对性调整和优化战略如下所示：

4.1 集成多种技术手段

融合不同类型的检测方法和算法可以提高整体防御水平。例如可以将机器学习技术与专家经验相结合来实现对恶意活动的实时监控与分析处理；也可以利用大数据技术分析用户的搜索行为和点击模式找出潜在的安全隐患并及时加以防范等措施。

4.2 增强模型的灵活性

为了能够适应不断变化的新型安全挑战需要提升模型的适应性。这包括建立动态更新机制使得系统能够在面对新的威胁时及时调整自身的防护策略等功能模块的提升和完善。

4.3 提高人机协作效率

结合人的经验和知识对于恶意事件作出更加精确的判断。例如通过自动化生成一些规则供人工审阅并进行完善以提高规则的质量和内容覆盖面。

总之，为提高恶意流量识别的正确性和精度我们需要采用多样化的技术手段并且注重协同作战的效果。只有这样才能够在未来的网络世界里更好地保卫我们的信息系统安全和业务稳定性。

使用自动化管理工具

多品牌异构防火墙统一管理

多品牌、多型号防火墙统一管理;
确保所有设备按同一标准配置，提升安全性；
集中管理简化部署，减少重复操作；
统一流程减少配置差异和人为疏漏；
快速定位问题，提升响应速度；
集中管理减少人力和时间投入，优化成本。

策略开通自动化

减少手动操作，加速策略部署；
自动选择防火墙避免疏漏或配置错误；
自动适应网络变化或安全需求；
减少过度配置，避免浪费资源；
集中管理，简化故障排查流程。

攻击IP一键封禁

面对安全威胁迅速实施封禁降低风险；
无需复杂步骤，提高运维效率；
自动化完成减少人为失误；
全程留痕，便于事后分析与审查；
确保潜在威胁立即得到应对，避免损失扩大。

命中率分析

识别并清除未被使用的策略，提高匹配速度；
确保策略有效性，调整未经常命中的策略；
精简规则，降低设备的负担和性能需求；
使策略集更为精练，便于维护和更新；
了解网络流量模式，帮助调整策略配置；
确保所有策略都在有效执行，满足合规要求。

策略优化

通过精细化策略，降低潜在的攻击风险；
减少规则数量使管理和审查更直观；
精简规则，加速策略匹配和处理；
确保策略清晰，避免潜在的策略冲突；
通过消除冗余，降低配置失误风险；
清晰的策略集更易于监控、审查与维护；
优化策略减轻设备负荷，延长硬件寿命；
细化策略降低误封合法流量的可能性。

策略收敛

消除冗余和宽泛策略，降低潜在风险；
集中并优化规则，使维护和更新更为直观；
简化策略结构，降低配置失误概率。
更具体的策略更加精确，便于分析；
满足审计要求和行业合规标准。

策略合规检查

确保策略与行业安全标准和最佳实践相符；
满足法规要求，降低法律纠纷和罚款风险；
为客户和合作伙伴展现良好的安全管理；
标准化的策略使维护和更新更为简单高效；
检测并修正潜在的策略配置问题；
通过定期合规检查，不断优化并完善安全策略。

自动安装方法

本安装说明仅适用于CentOS 7.9版本全新安装，其他操作系统请查看公众号内的对应版本安装说明。

在线安装策略中心系统

“
要安装的服务器或虚拟机能够连接互联网的情况下可以通过以下命令自动安装，服务器或虚拟机不能连接互联网的请见下方的离线安装说明。
”

在服务器或虚拟机中，执行以下命令即可完成自动安装。

curl -O https://d.tuhuan.cn/install.sh && sh install.sh
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注意：必须为没装过其它应用的centos 7.9操作系统安装。

安装完成后，系统会自动重新启动；
系统重启完成后，等待5分钟左右即可通过浏览器访问；
访问方法为： https://IP

离线安装策略中心系统

“
要安装的服务器或虚拟机无法连接互联网的情况可以进行离线安装，离线安装请通过以下链接下载离线安装包。
”

https://d.tuhuan.cn/pqm_centos.tar.gz
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下载完成后将安装包上传到服务器，并在安装包所在目录执行以下命令：

tar -zxvf pqm_centos.tar.gz && cd pqm_centos && sh install.sh
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