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1、摘要

随着互联网的发展,自动化工具和脚本(Bots)的使用越来越普遍。虽然一些善意 Bots 对于网站的正常运行和数据采集至关重要,但恶意 Bots 可能会对网站带来负面影响,如爬取敏感信息、恶意注册、刷流量等。因此,检测和分析 Bot 流量变得至关重要。

Bot恶意流量检测手段大致可分为前端检测和后端数据分析,前端包括设备指纹获取、浏览器插件信息获取等,后端主要是制定检测模型,与威胁情报、IP信誉等手段结合。在整个恶意流量识别过程中,前端与后端的两者相辅相成。

在这篇文章中,我们将基于网宿自身站点的访问日志分析,探讨如何使用后端基础检测方案来分析识别恶意Bot流量,包括 IP 情报、 User-Agent、 TLS 指纹、 请求头特征等。

2、情报与检测策略

威胁情报是支撑后端检测模型最重要的数据之一,通过这些信息,安全专家可以更好地预防、检测和应对网络攻击。持续更新和共享威胁情报是防范恶意Bot攻击的关键步骤,能够大幅提升整体防御水平,保障网络的稳定和安全。我们可以通过以下方式来检测恶意Bots请求:

IP情报

IP作为互联网的身份标识,一直是黑灰产竞争最激烈的资源。随着防护手段的升级,黑产技术也在快速发展,秒播代理、4G代理代理、动态住宅代理成为当前主流的黑产IP资源,大量应用于各种Bot场景中,包括恶意刷量、注册、抢票、薅羊毛等,由于其代理的隐匿性较高,特征难以被发现,因此对互联网安全存在较高的威胁。因此如何收集IP情报以及使用IP情报在恶意Bot流量检测中显得尤为重要。

特性秒播IP4G代理动态住宅代理
来源数据中心服务器移动运营商4G网络互联网服务提供商(ISP)
隐匿性较低,易被识别为代理IP高,难以被识别为代理IP高,难以被识别为代理IP
动态变化可以快速切换,但仍较易被识别高频率动态变化,隐匿性强动态变化,隐匿性强
带宽和性能高带宽和高性能,适合大规模数据传输带宽有限,性能受移动网络环境影响较低带宽,受家庭网络环境限制
成本较低较高较高
应用场景数据抓取、网络营销、自动化测试账号注册登录、广告点击、投票、反爬虫绕过反爬虫绕过、广告验证、访问受限内容

对IP特征和行为上分析有助于我们持续定位和收集威胁情报:

地理位置过滤:正常用户的访问通常来自全球各地,而恶意Bot可能集中在特定的国家或地区。例如,短时间内来自同一个IP段的访问,如图1所示。

图1 异常IP段

ISP和数据中心过滤:普通用户通常使用家庭宽带或移动网络,而恶意Bot 流量IP通常来自于云厂商或者数据中心,识别这些ISP信息,可以帮助过滤潜在的恶意流量,如图2所示。

图2 数据中心IP

DDoS攻击源:DDoS攻击场景与恶意Bot场景通用需要使用代理或者僵尸网络,同一批恶意IP通常不会只发起一次攻击,而是会被多次使用,如图3所示。

图3 DDoS攻击源

TLS指纹

TLS指纹是一种极其有效的工具,通过对TLS客户端client hello包中的不同字段进行深入分析,我们可以生成独特的JA4指纹并利用这些指纹来识别特定的恶意Bot流量。此前我们已着重对TLS指纹进行深度分析,在本文中不再赘述,感兴趣的读者可以访问文章:https://www.freebuf.com/articles/web/393136.html

TLS策略详情描述
Chrome 指纹异常User_agent为Chrome,但是实际tls指纹不匹配
Firefox 指纹异常User_agent为Firefox,但是实际tls指纹不匹配
MS Edge 指纹异常User_agent为Edge,但是实际tls指纹不匹配
Safari 指纹异常User_agent为Safari,但是实际tls指纹不匹配
IE 指纹异常User_agent为IE,但是实际tls指纹不匹配
Opera 指纹异常User_agent为Opera,但是实际tls指纹不匹配
不常见的指纹tls指纹异常并且很少见

HTTP请求头检测策略

正常用户的请求通常带有丰富的HTTP头信息,包括用户代理(User-Agent)、浏览器版本、操作系统等信息,而恶意爬虫往往使用伪造或异常的User-Agent字符串,甚至可能缺少其他必需的头信息。

3、策略模型

诚然,在Bots对抗场景中,仅基于特征来识别Bots未免有些太小儿科,也容易被攻击者通过通过伪造特征的方式绕过检测手段,因此,多特征模型检测的重要性不言而喻,它不是单一维度的检测,而是基于多维度数据分析进行综合评估,不仅有助于提高识别效率,也同时能降低误报的风险。

在情报和检测策略的基础上,我们可以制定策略的权重和得分,当一个请求发起的时候,根据命中的策略进行评分,本方案设置三个区间:可疑、中风险、高风险,并根据风险等级进行不同的处置动作,各风险等级的分数如下:

可疑:0-20分
中风险:20-60分
高风险:大于60分

Bot对抗过程中,除了识别准确率之外,误报率是衡量一个模型是否可靠的重要性指标,虽然恶意Bot流量给网站带来很大的影响,但是误报可能给业务带来灾难性的后果,因此Bot检测模型设计的时候,在保证准确率的同时更应尽量避免误报的发生。

使用评分方式来设计模型的好处在于具备一定的容错率,通常情况下一个恶意的Bot请求会有多个异常特征,而正常的请求不可能具备多个异常特征。因此在进行高风险处置的情况下,准确性较高,误报率较低。

图4 检测模型

4、流量分析

数据过滤

通过第三步的检测模型,对线上流量进行统计分析,选取部分模型结果为高风险的IP进行验证,筛选的高风险IP对应的得分如图5所示:

图5高风险IP

数据验证

验证模型输出结果的准确性以及是否误报,借助国内知名威胁情报中心对高风险IP进行查询,结果如图所示,7个IP中2个为恶意,3个可疑,2个未知。

图6 威胁情报查询

为了进一步验证准确性,将2个未知风险IP:111.170.14.*(IDC服务器)、106.15.73.*(阿里云IP) 进一步分析。

通过异常指纹情报库查询发现IP:111.170.14.* 在6月7号-6月9号出现过异常指纹特征,并伪造了Chrome95、69、114,如图7所示。IP 106.15.73.* 则更为活跃,并伪造了多种类型的浏览器进行异常访问,如图8所示。

图7 异常指纹情报

图8 异常指纹情报

通过上述模型过滤,可以得出风险较高的请求,通过结合其他处置动作,例如验证码等操作,可以有效过滤恶意流量,从而保障业务的安全和稳定。

5、结语

在当今数字化时代,恶意Bot流量已成为威胁网络安全和数据隐私的主要挑战之一。通过对IP地址、请求头和TLS指纹的综合分析,我们能够更有效地识别和防范恶意Bot的活动。这些技术手段不仅有助于提升网站和应用的安全性,还能优化用户体验,防止合法用户受到不必要的影响。

在本文中,我们探讨了如何利用这些关键数据点来检测和分析恶意Bot流量。通过详细的案例研究和实验,我们展示了多层次防御机制的重要性,以及不同方法的协同作用。虽然恶意Bot的技术手段不断进化,但通过持续的研究和技术创新,我们有能力保持在这场网络安全攻防战中的主动地位。

未来的研究方向可能包括更多的机器学习算法应用、更精细的指纹识别技术,以及跨平台的协同防御机制。我们相信,随着技术的不断进步和安全社区的共同努力,互联网将变得更加安全和可靠。

总的来说,恶意Bot流量的分析和防护是一项复杂但至关重要的任务。通过不断更新和优化我们的检测和防御策略,我们能够更好地保护网络环境,确保互联网的健康发展。

http://www.zhongyajixie.com/news/17789.html

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