异常流量发现与分析案例

最新推荐文章于 2024-10-10 17:18:24 发布
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#网络 #性能优化 #运维

NetInside流量分析系统在5月14日检测到教育平台4次流量高峰，主要由IP地址58.129.247.149的443端口引起。连接分析显示，4个IP（XXX.XXX.81.241, XXX.XXX.117.138, XXX.XXX.115.193, XXX.XXX.164.133）通过该端口下载4-6GB的大文件，可能存在的风险导致客户将相关地址和报文提交司法机构核查。" 111539993,10293274,配置Cocos Creator的安卓原生开发环境,"['Cocos Creator', '安卓开发', '游戏开发', '前端开发', '移动开发']

异常现象

NetInside流量分析系统在某教育平台监测过程中，5月14日发现明显的4次流量高峰（其中第1-2次产生时间距离较近），详细出现时间如下图。

由上图分析看到，引起流量高峰的IP地址是58.129.247.149，下图是该IP地址的独立流量分布状况。 

从应用端口信息看到，引起流量高峰的端口是443，即HTTPS应用。

连接分析

从连接XXX.XXX.247.149的IP地址信息来看，分别是由如下4个IP地址连接访问引起的流量高峰。这4个IP地址分别是：

XXX.XXX.81.241

XXX.XXX.117.138

XXX.XXX.115.193

XXX.XXX.164.133

会话分析

对XXX.XXX.247.149与以上4个地址会话分析。

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当然也包括黑客利用目标环境中允许的通讯协议（如：HTTP，DNS，ICMP等）进行数据泄露，此时这些通讯协议的特征与正常情况的数据传输特征会有所不同。固定阈值检测是最简单的异常流量检测方法，通过设定一个或多个预定义的阈值，当网络流量超过这些阈值时，系统会触发警报或采取阻断措施。：网络攻击行为（如 DDoS 攻击、暴力破解、端口扫描等）通常会在短时间内产生大量异常流量，这些攻击不仅具有高频率、大流量的特征，还可能对目标系统产生致命打击。：异常流量可能导致网络资源的过度消耗，进而导致正常业务的中断。
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怎样使用NetFlow分析网络异常流量
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