30、网络安全中的数据可视化与fwknop介绍

网络安全中的数据可视化与fwknop介绍

1. fwknop简介

fwknop是基于iptables的开源单包授权（SPA）实现，它为SPA范式下管理多用户提供了灵活机制。在会话关闭前，客户端只能通过已建立的TCP连接发送单个TCP段，这使得客户端仅能发送SPA有效负载。借助socat程序（作为Tor所需的socks4代理），结合fwknop命令行的 --TCP-sock 参数，SPA数据包就能通过Tor网络发送。

1.1 发送SPA数据包步骤

1. 建立TCP连接，确保客户端在会话关闭前仅能发送单个TCP段用于传输SPA有效负载。
2. 安装并配置socat程序，使其作为socks4代理。
3. 在fwknop命令行使用 --TCP-sock 参数，结合socat程序，实现SPA数据包通过Tor网络发送。

1.2 SPA与端口敲门技术对比

技术	优点	缺点
端口敲门	是实现服务器通过默认丢弃数据包过滤器保护的早期技术	难以解决重放问题，且传输数据量有限，通常只能传输几十字节
SPA	更健壮，能更好地应对安全挑战	-

2. 可视化iptables日志的重要性

在开放互联网的威胁环境下，安全设备（如入侵检测系统和防火墙）会产生大量事件数据，分析这些数据极具挑战。图形化表示安全数据能让管理员快速发现新兴趋势和异常活动，因为人类眼睛能迅速辨别图形中难以察觉的关系。

2.1 发现异常数据示例

假设有一组数据：5, 4, 2, 1, 3, 4, 55, 58, 70, 85, 120, 9, 2, 3, 1, 5, 4，它代表特定IP地址每分钟连接的TCP或UDP端口数量。数据中端口数量从4迅速增加到120再回到1 - 5的稳定状态，形成明显峰值。使用Gnuplot将此数据图形化后，峰值一目了然。

graph LR
    A[数据收集] --> B[解析iptables日志获取端口连接数据]
    B --> C[使用Gnuplot绘图]
    C --> D[发现异常峰值]

2.2 异常数据可能原因

• 端口扫描：攻击者尝试探测目标主机开放的端口。
• iptables策略配置不当：错误记录良性流量或已建立连接的TCP ACK数据包。

3. Gnuplot与psad结合可视化日志

3.1 Gnuplot特点

Gnuplot能生成多种类型的图形，如直方图和彩色三维表面图，尤其擅长处理大数据集。它需要格式化数据作为输入，本身无法解析iptables日志消息。

3.2 psad的作用

psad的 --gnuplot 模式可解析iptables日志数据，并将结果写入文件供Gnuplot处理。要在Linux系统上重现相关图形或生成自己的iptables数据图形，需同时安装psad和Gnuplot。

3.3 Gnuplot绘图指令示例

以下是一个用于绘制端口每小时数据的Gnuplot指令文件：

$ cat fig14-2.gnu
reset
set title "psad iptables log visualization: timestamp dp:counthour"
set terminal png transparent nocrop enhanced
set output "fig14-2.png"
set xdata time
set timefmt x "%s"
set format x "%m/%d"
set xlabel "time"
set xrange ["1140887484":"1143867180"]
set ylabel "dp:counthour"
set yrange [0:3000]
plot 'fig14-2.dat' using 1:2 with lines

3.4 重要指令说明

指令	作用
set title	设置图形标题
set terminal	设置终端和输出文件
set xdata time	指定x坐标为时间值
set xrange	设置x轴范围
plot	指定原始数据位置和绘图方式

3.5 psad与Gnuplot结合的命令行参数

• --CSV-fields ：设置从iptables日志文件中提取的字段，可添加匹配条件，支持按天、小时或分钟计数。
• --CSV-regex ：对原始iptables日志字符串进行正则表达式匹配，仅包含匹配的字段。
• --gnuplot-graph-style ：设置Gnuplot绘图风格，如 lines 、 dots 、 points 和 linespoints 。
• --gnuplot-file-prefix ：设置文件前缀名，psad会创建 prefix.dat 和 prefix.gnu 文件。

3.6 使用psad和Gnuplot绘制端口扫描图形步骤

1. 确保psad和Gnuplot已安装。
2. 准备好iptables日志文件，假设为 iptables.data 。
3. 执行以下命令：

# psad -m iptables.data --gnuplot --CSV-fields "src:not11.11.0.0/16 dp:countuniq" --gnuplot-graph points --gnuplot-xrange 0:26500 --gnuplot-file-prefix fig14-3

4. 运行Gnuplot生成图形：

$ gnuplot fig14-3.gnu

4. AfterGlow可视化工具

AfterGlow擅长将数据可视化为链接图和树状图。链接图通过节点和边表示节点间的关系，适合展示IP地址和端口号等数据。psad与AfterGlow的接口和与Gnuplot的接口类似， --CSV-fields 、 --CSV-regex 和 --CSV-neg-regex 参数同样重要，可用于指定提取字段和过滤数据。

4.1 使用AfterGlow绘制链接图示例

要绘制从 11.11.0.0/16 网络发送到外部网络的所有出站SYN数据包的链接图，可执行以下命令：

# psad -m iptables.data --CSV --CSV-fields "src:11.11.0.0/16 dst:not11.11.0.0/16 dp" --CSV-regex "SYN URGP=" |  perl afterglow.pl -c color.nf | neato -Tpng -o webconnections.png

4.2 控制节点颜色

可通过提供配置文件路径到AfterGlow命令行的 -c 参数来控制每个绘制节点的颜色。示例配置文件如下：

# AfterGlow Color Property File
#
# @fields is the array containing the parsed values
# color.source is the color for source nodes
# color.event is the color for event nodes
# color.target is the color for target nodes
#
# The first match wins
#
color.source="yellow" if ($fields[0]=~/^\s*11\.11\./);
color.source="red"
color.event="yellow" if ($fields[1]=~/^\s*11\.11\./);
color.event="red"
color.target="blue" if ($fields[2]>1024)
color.target="lightblue"

5. iptables攻击可视化 - 端口扫描分析

5.1 提取端口扫描活动

通过绘制源IP地址与发送到唯一端口的数据包数量的图形，可提取端口扫描活动。执行以下命令：

# psad -m iptables.data --gnuplot --CSV-fields "src:not11.11.0.0/16 dp:countuniq" --gnuplot-graph points --gnuplot-xrange 0:26500 --gnuplot-file-prefix fig14-3

生成的图形中，大部分源地址仅向一两个唯一端口发送数据包，但有一个IP地址（约在x轴1000范围处）连接了60多个唯一端口，它是数据集中的顶级端口扫描器。

5.2 绘制每小时唯一端口数量图形

为查看是否存在快速端口扫描，可绘制每小时唯一端口数量的图形。执行以下命令：

# psad -m iptables.data --gnuplot --CSV-fields "timestamp dp:counthouruniq" --gnuplot-graph lines --gnuplot-xrange 1140887484:1143867180 --CSV-neg-regex "SRC=11.11." --gnuplot-yrange 0:100 --gnuplot-file-prefix fig14-4
$ gnuplot fig14-4.gnu

图形显示3月31日有一个唯一端口数量的大幅峰值，与顶级端口扫描器 60.248.80.102 相关，该扫描器的整个端口扫描仅用时两分钟。

5.3 深入分析扫描IP地址

使用psad的取证模式，结合 --analysis-fields 参数，可获取扫描IP地址的详细信息：

# psad -m iptables.data -A --analysis-fields "src:60.248.80.102"

输出结果显示该IP地址的扫描详情，包括扫描的端口范围、数据包数量等。

graph LR
    A[获取iptables日志数据] --> B[使用psad提取端口扫描信息]
    B --> C[使用Gnuplot或AfterGlow可视化数据]
    C --> D[分析异常数据和端口扫描活动]
    D --> E[深入分析扫描IP地址详情]

通过以上方法，我们能更好地分析iptables日志数据，发现潜在的安全威胁，保障网络安全。

6. 可视化工具对比与总结

6.1 可视化工具对比

工具	特点	适用场景
Gnuplot	能生成多种类型图形，擅长处理大数据集，需格式化数据输入	展示大规模的日志数据趋势，如端口连接随时间的变化
AfterGlow	专注于将数据可视化为链接图和树状图，适合展示节点间关系	分析IP地址和端口号之间的连接关系
psad	辅助解析iptables日志数据，可与Gnuplot和AfterGlow结合使用	为可视化工具提供格式化的日志数据

6.2 总结

在网络安全领域，可视化工具对于分析海量的安全数据至关重要。Gnuplot和AfterGlow各有优势，psad则起到了连接日志数据和可视化工具的桥梁作用。通过这些工具，我们可以快速发现异常的端口扫描活动，深入分析攻击者的行为模式，从而采取相应的安全措施。

7. 网络安全可视化的最佳实践

7.1 数据收集与预处理

• 选择合适的数据源 ：如iptables日志、Snort警报等，确保数据的准确性和完整性。
• 数据清洗 ：去除无效数据和重复记录，减少噪声对可视化结果的影响。

7.2 可视化工具选择与配置

• 根据需求选择工具 ：如果需要展示数据趋势，选择Gnuplot；如果需要分析节点关系，选择AfterGlow。
• 合理配置工具参数 ：如设置图形标题、坐标轴范围、颜色等，使可视化结果更清晰易懂。

7.3 异常检测与分析

• 设定阈值 ：根据历史数据和业务需求，设定异常数据的阈值，及时发现潜在的安全威胁。
• 深入分析异常数据 ：结合其他安全信息，如攻击特征库、IP信誉库等，确定异常数据的来源和性质。

7.4 持续监控与反馈

• 定期更新可视化数据 ：及时反映网络安全状况的变化。
• 根据可视化结果调整安全策略 ：如加强防火墙规则、封禁恶意IP地址等。

graph LR
    A[数据收集与预处理] --> B[可视化工具选择与配置]
    B --> C[异常检测与分析]
    C --> D[持续监控与反馈]
    D --> A

8. 未来展望

随着网络攻击技术的不断发展，网络安全数据的规模和复杂性将不断增加。未来，可视化工具需要具备更强的处理能力和智能化分析功能，能够自动识别复杂的攻击模式和潜在的安全威胁。同时，可视化结果也需要更加直观和易于理解，以便安全管理员能够快速做出决策。此外，跨平台、跨设备的可视化解决方案也将成为未来的发展趋势，方便安全人员随时随地监控网络安全状况。

通过本文介绍的可视化工具和方法，我们可以更好地应对网络安全挑战，保障网络系统的安全稳定运行。希望读者能够将这些技术应用到实际工作中，提高网络安全防护水平。