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应用层保活行为

作者：易隐者 发布于：2012-12-17 10:53 Monday 分类：网络分析

        我之前专门针对TCP保活撰写了一篇较为详细的说明文章——《TCP保活（TCP keepalive）》，在传输层主要通过TCP的保活功能来实现连接的保持，当时我也提到应用层的保活功能，但是应用层的保活功能在实际工作中较为少见，因为如果TCP能够提供保活功能的话，应用层一般就可以利用TCP的保活功能来实现连接的保活，但是毕竟应用层跟传输层是有区别的，一方面并不是所有的应用层会话都需要实现保活功能，另一方面TCP是针对传输层的，一旦开启TCP保活功能，将对所有基于TCP的应用产生影响，这些影响可能会是负面的，如我博客里的案例：《由TCP保活引起的业务访问故障案例》，这也是运维管理者不愿意看到的，因此，有些应用自行设计自己的应用层保活行为。

       近期在用户的工作环境中，看到了如下图所示的应用层交互行为： 

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       大家可以清晰的看到，这个交互过程具有以下行为特征：
1， 客户端每间隔固定时间（30秒）发出同样的请求；
2， 每次交互的报文都是一致的（客户端的请求、服务器的响应、报文长度等）；

       个人认为这些行为特征足以证明该交互过程是应用层设置的应用连接保活探测行为。

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标签: TCP 明文 故障 运维管理 保活 行为特征 TCP保活 应用保活

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糟糕的业务网络行为

作者：易隐者 发布于：2012-12-11 15:40 Tuesday 分类：网络分析

       我之前在讲解业务应用分析评估时，重点分析业务应用的网络行为特征、业务基线、响应时间等内容。很多人认为：我的业务应用操作我们自己都是非常熟悉的，为什么还要这么复杂的来分析业务应用的网络行为呢？这是因为业务应用系统在开发的时候，由于各种原因，可能导致业务应用本身在交互的过程中，存在一些不合理的网络行为，进而影响业务运行的效率，造成网络资源的消耗和浪费。我们对业务应用系统进行网络交互行为的分析和评估，可以发现这些不合理的网络行为，帮助改进完善业务应用系统，提高业务应用交互的效率。

       近日正好在Laura Chappell的网站上下载了一个应用异常网络行为的数据包文件，这是一个FTP登录交互的报文，其交互过程如下： 

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       客户端与服务器三次握手建立TCP连接之后，服务器端应用响应：220 FTP Service ，此时客户端发出应用请求“USER  FRED”，但我们可以清晰的看到其请求过程是：先将第一个字符发送过去，在收到服务器的确认之后，客户端再传输第二个字符，如此一个字符一个字符的传输。

       在后续的客户端密码传输过程中，客户端的网络行为跟传输用户名的网络行为一样。如下图所示： 

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       服务器与客户端之间几十毫秒的RTT往返时间，加上客户端本身动辄数百毫秒甚至几秒的延时，造成整个FTP登录过程持续近14秒，如下图所示：

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        我们再来一起看一个正常的FTP登录过程： 

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       从这个FTP登录的过程我们可以清晰的看到，FTP客户端是将用户名、密码放在一个报文中一次性传送给服务器的。

       一个最为常见的FTP应用，一个最为普通的登录操作，正常情况下，数秒内完成，但是由于这个FTP应用不合理的网络行为，共消耗了近14秒的时间。

       什么是糟糕的应用网络行为？这个就是！为什么需要分析评估业务应用的网络行为特征，这个就是明证！

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标签: FTP 行为特征 网络行为 应用分析 RTT 业务评估 往返时间

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异常流量分析方法——发现-定位-管控

作者：易隐者 发布于：2012-11-8 21:50 Thursday 分类：网络分析

       我们在实际工作环境中遇到各种影响网络系统和业务正常运行的异常流量的概率远远高于遇到疑难故障的概率，在我的博客里已经将疑难杂症的分析方法和思路做了非常深入的阐述（大家可参考《疑难故障分析常规流程和思路》、《疑难网络故障的分析方法和原理之关联分析法》、《疑难网络故障的分析方法和原理之对比分析法》等文），并且我为此撰写了大量的疑难故障的实际分析和解决的案例，我在《疑难故障分析常规流程和思路》一文中，仅仅简单的提到“全局捕包确认异常类型和源头”等寥寥数字，这并不是我疏忽，而是当这些异常流量足以对网络和业务应用产生较为严重影响的时候，其在流量的特性上往往具有较为明显的特征，因此站在网络分析技术的角度，我认为针对这些异常流量的分析是一件非常简单的事情，只要通过简单几个分析步骤和流程，即可快速的定位。
       但是这些看似简单的方法和流程，对于一些不了解网络分析技术或网络分析初学者来说，却是一件令人头疼的事情，我曾在工作中数次遇到朋友问我：为什么不把这些最常遇到的异常流量问题的分析方法和思路，简单明了的写出来，以助初学者快速入手呢？
       我想的确有道理，把这些东西写出来，让更多的朋友能够利用我写的分析方法和思路解决实际工作过程中遇到的问题，岂不是一件快事？但是考虑到高彦刚老师在其《实用网络流量分析技术》一书中，已经对蠕虫、P2P、环路、ARP病毒等常见异常流量的分析案例做了专业的介绍，在此我将不再将高老师已经做过的、非常优秀的事情再做一遍，我主要将异常流量分析的方法和思路总结为一个简单易懂的、通用的分析流程。据此流程，你可以快速的分析定位大部分的异常流量。
       该方法并不局限于任何一款具体的网络分析产品和工具，只要你熟练掌握某一种网络分析工具（wireshark、omnipeek、科来或其他），都可以按照这个分析方法，快速的分析定位大部分的异常流量。

什么是异常流量

       严格的来讲，正常业务流量之外的流量，都应该归类为异常流量的范畴。但是，除了在工业控制系统等生产网络环境中，可以这样定义异常流量之外，其他的办公网络环境如此严格的定义异常流量都是不合适的。因为在普通的办公网环境下很难保证网内交互的都是业务流量。
       在办公网络环境下，办公端系统的应用和管理是非常丰富和复杂的，我们难以做到让每个办公终端在固定的时间内只运行某些固定的业务系统，相反，这些办公终端会根据不同的使用者特性和个人偏好，在不同的时段运行的大量的应用进程，这些进程中可能包含正常的办公应用的进程，也可能包含大量依托于互联网的非业务应用进程，甚至可能包含使用者自己都不知道的第三方插件、木马、病毒等进程。因此，我们还需要定义一个应用更为广泛的狭义上的异常流量。

       狭义范畴上的异常流量主要指：病毒、蠕虫、木马、垃圾应用（P2P下载/在线视频/在线游戏等）、攻击（各种DOS攻击流量）等影响网络和业务正常运行的流量。
       如此一来，我们便明确了我们需要分析的对象了，如果你是一个初学者，这样是不是感觉更具体一点？是不是有种找到靶心的感觉，哈哈。话不多说，还是跟我一起来开启这趟分析之旅吧。

异常流量分析方法和思路

       按照我个人的经验，我将异常流量的分析方法归纳为三大步骤和五个过程，分别为
发现-定位-管控三大步骤和Whether-Who-What -Where-How五个过程。如下图所示： 

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发现-定位-管控三大步骤

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Whether-Who-What -Where-How五个过程

发现-定位-管控三大步骤：
发现（Discovery）：及时发现当前网络环境中是否存在异常流量。
定位（Location）：通过分析定位出异常流量的根源、类型、运作模式以及具体的主机位置，为下一步的管控提供全面的信息。
管控（Control）：利用现有资源，及时实现对异常流量的管理和控制，消除异常流量对网络和业务正常运转的影响。

Whether-Who-What -Where-How五个过程：
Whether：通过分析，大致判断网络内部是否存在异常流量？
Who：若存在异常流量，异常流量都与谁有关？
What：异常流量是什么类型的？异常流量的运作机制怎样？
Where：异常流量相关的主机都在什么位置？
How：如何实现对异常流量的及时管理和控制？
       这三大步骤和五个具体分析过程是相互关联的。下面我们将这三大步骤和五个具体分析过程关联起来进行阐述。

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标签: 交换机 TCP wireshark omnipeek 防火墙 IPS 科来 中间设备 UDP 抓包 DOS 攻击 行为特征 发包频率 异常流量 蠕虫 木马 P2P 扫描 TCP会话 UDP会话 平均包长 平均每秒包数 利用率

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针对随机组播地址的ping攻击案例

作者：易隐者 发布于：2012-9-25 11:22 Tuesday 分类：网络安全

       前段时间，某兄弟在用户处遇到一个问题，说是在无线环境下，生产系统中的条码系统经常卡机，迟迟难以定位，网上找到我，并将报文发给我，让我帮忙看看。
       根据他的描述，一开始我以为是个应用系统故障，准备建议其在生产客户端与服务器端同时抓包做对比分析，后来仔细看起报文时，发现了一个主机针对随机的组播IP地址发送ping请求报文，如下图所示： 

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我们查看其中某个报文的解码： 

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       这个主机的网络交互行为特征大致有以下几点：

1，该主机发送了大量的ping报文，但是正常情况下，生产主机不会发送跟生产业务无关的报文，包括ping报文；
2，ping报文的目的地址都是随机的组播地址；
3，ping组播地址的发包频率虽有变化，但是其发包高峰时可以达到毫秒以内的时间间隔

       结合上述三点，我们可以确定为该主机异常行为。

       主机对多播报文的处理流程决定了网内过多的多播报文会对主机和网络性能带来严重的影响。而目前这个很可能只是大规模爆发之前的预演，发包时间间隔较为随机，有些是几毫秒，有些几十秒，真正爆发时，以该数据包文件来看，这台主机可以做到每秒数万的报文，到时候，估计将会出现全网瘫痪的现象。

       一台机器足以单挑一个的网络了！ 

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标签: 组播 多播 ping 攻击 行为特征 发包频率 随机组播地址

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