IPS如何进行流量分析？

IPS（入侵防御系统）进行流量分析主要通过以下几个关键步骤和方法：

1.数据包捕获

​网络接口监听

• IPS设备通过网络接口卡（NIC）设置为混杂模式，在网络链路层监听所有经过该接口的数据包。无论数据包的目的地址是否为IPS自身，都能被捕获下来进行后续分析。这就像在交通要道上设置一个监控点，对过往的所有“车辆”（数据包）进行观察。

2.协议解析

​分层解析协议头

• 按照网络协议的分层结构，从物理层开始逐步向上解析各层协议的头部信息。例如，在数据链路层解析以太网帧头，获取源MAC地址、目的MAC地址等信息；在网络层解析IP数据包头，得到源IP地址、目的IP地址、协议类型等；在传输层解析TCP或UDP头部，确定端口号等信息。

​识别应用层协议

• 在解析完传输层协议后，进一步分析应用层协议。通过识别特定的应用层协议特征，如HTTP请求的“GET”“POST”方法、SMTP协议的邮件头格式等，确定数据包所承载的具体应用层业务，为后续更深入的分析提供基础。

3.特征匹配分析

​基于签名库的匹配

• IPS维护着一个庞大的攻击特征签名库，其中包含了各种已知攻击行为的特征模式。将捕获到的数据包内容与签名库中的特征进行逐一对比。如果数据包的特征与某个攻击签名完全匹配，就表明该数据包可能是攻击流量。例如，对于常见的SQL注入攻击，会有特定的恶意SQL语句模式被收录在签名库中，当数据包中出现匹配的模式时，就能被识别出来。

​正则表达式匹配

• 除了精确的签名匹配，还会使用正则表达式来描述更灵活、复杂的攻击模式。正则表达式可以用来匹配具有一定变化规律的字符串序列，能够识别出经过变形或伪装的攻击行为，提高检测的准确性。

4.行为分析与统计

​建立基线模型

• 在正常运行期间，IPS会对网络流量进行持续的监测和分析，收集各种流量指标，如流量大小、数据包发送频率、连接建立和关闭的频率等。通过对这些数据的统计分析，建立起网络正常行为的基线模型。

​实时行为对比

• 在实时监测过程中，将当前的网络流量行为与基线模型进行对比。如果发现某些指标超出了正常的范围或出现了异常的变化模式，如某个IP地址突然发起远高于正常水平的连接请求，或者数据传输量在短时间内急剧增大，就可能预示着存在攻击行为。

5.关联分析

​跨数据包关联

• 考虑多个相关数据包之间的关系，而不仅仅孤立地分析单个数据包。例如，在检测分布式拒绝服务（DDoS）攻击时，可能会观察到来自多个不同源IP地址但具有相似特征（如相同的攻击载荷、相近的发送时间间隔等）的数据包，通过将这些相关数据包进行关联分析，可以更准确地判断是否为攻击行为。

​跨会话关联

• 对于涉及多个网络会话的情况，IPS会跟踪和分析这些会话之间的联系。比如，在分析Web应用攻击时，可能会关注用户从登录会话到后续数据提交会话的一系列操作，通过关联这些会话中的数据包和行为，发现隐藏在正常交互过程中的攻击企图 。

6.深度内容检测

​解密流量分析

• 对于加密的网络流量，在合法授权的前提下，IPS可以对加密数据进行解密操作，然后对解密后的内容进行深度检测和分析。这样可以识别出隐藏在加密流量中的恶意活动，如通过HTTPS协议传输的恶意软件下载等。

​文件内容检查

• 当检测到包含文件传输的数据包时，IPS可以对文件的内容进行检查，判断文件是否包含恶意代码、是否符合安全策略等。例如，检查上传的文件是否是已知的病毒样本或包含恶意脚本 。