護網期間監測工作全解析：內容與應對策略

一、引言

在數字化浪潮中，網絡安全的重要性愈發凸顯，護網行動作為保障關鍵信息基礎設施安全的關鍵舉措，備受矚目。護網期間，監測工作是發現潛在威脅、防范攻擊的重要防線。全面且細致的監測工作，能幫助安全團隊及時察覺異常，迅速響應，確保網絡安全穩定。本文將深入探討護網期間監測的工作內容和應對手段。

二、護網期間監測工作內容

（一）網絡流量監測

流量異常檢測：運用流量分析工具，持續監控網絡流量的速率、協議分布和連接模式。正常情況下，網絡流量的變化遵循一定規律，如工作日和非工作日的流量波動、特定業務時段的流量高峰等。一旦流量出現異常增長、異常的協議使用比例，或是出現大量的短連接、同 IP 高頻次訪問等情況，就需警惕。比如，某個業務系統平時的流量穩定在每秒 100MB 左右，突然飆升至每秒 1GB，且新增大量未知來源的連接請求，這可能是遭受了 DDoS 攻擊，或是有惡意掃描行為。
流量內容審查：深入分析網絡流量中的數據內容，識別潛在的惡意數據傳輸。通過深度包檢測技術，檢查 HTTP、FTP 等協議傳輸的數據，查看是否存在敏感信息泄露，如用戶賬號密碼、企業機密文件內容等；或是是否有惡意代碼傳播，像利用文件下載通道傳輸木馬程序，通過郵件附件傳播病毒等。例如，發現有大量包含特定惡意軟件特征代碼的文件在網絡中傳輸，這表明網絡可能已被惡意軟件入侵，需要及時阻斷并溯源。

（二）系統日志監測

操作系統日志監測：重點關注系統登錄、權限變更、進程啟動與終止等關鍵事件的日志。頻繁的登錄失敗記錄可能是暴力破解攻擊的跡象，若在短時間內某個賬號出現上百次登錄失敗，就需立即采取措施，如臨時封禁該賬號。權限的異常變更，如普通用戶突然獲得管理員權限，或是關鍵系統進程被異常終止，都可能意味著系統已被攻擊者滲透，需要深入調查原因。
應用程序日志監測：審查應用程序的業務操作日志，查看是否有異常的業務邏輯執行情況。在電商系統中，若出現大量異常的訂單創建記錄，如同一用戶在短時間內創建成百上千個訂單，且訂單金額異常，這可能是惡意刷單行為，或是攻擊者在利用系統漏洞進行非法操作。同時，關注應用程序的錯誤日志，若頻繁出現數據庫連接錯誤、文件讀取失敗等異常，可能是系統遭受攻擊，或是存在潛在的安全漏洞。

（三）漏洞監測

資產漏洞掃描：定期使用漏洞掃描工具，對網絡中的各類資產進行全面掃描，包括服務器、網絡設備、應用程序等。及時發現系統軟件的安全漏洞，如 Windows 系統的遠程代碼執行漏洞、Web 應用的 SQL 注入漏洞等。根據漏洞的嚴重程度和影響范圍，對資產進行風險評級，對于高風險漏洞，需立即安排修復。
漏洞情報收集：密切關注外部安全情報源，如安全廠商的漏洞報告、行業安全論壇等。及時獲取最新的漏洞信息，尤其是與自身網絡環境相關的漏洞情報。若發現某個開源組件存在嚴重漏洞，且自身系統正在使用該組件，就需迅速評估風險，制定應急修復方案。

（四）安全設備監測

入侵檢測系統（IDS）/ 入侵防御系統（IPS）監測：實時查看 IDS/IPS 的告警信息，分析是否有潛在的入侵行為。IDS 會對網絡流量進行實時監測，一旦發現可疑的流量模式或攻擊特征，就會發出告警。例如，檢測到有針對 Web 服務器的 SQL 注入攻擊嘗試，或是有異常的端口掃描行為，需及時查看告警詳情，評估攻擊的真實性和危害程度。對于 IPS，還需關注其阻斷記錄，了解哪些攻擊行為被成功攔截，分析攻擊趨勢，以便及時調整防護策略。
防火墻監測：監控防火墻的規則命中情況和連接狀態。查看是否有異常的連接請求被防火墻阻斷，若發現大量來自同一 IP 地址的連接請求被防火墻頻繁阻斷，可能是該 IP 正在進行惡意掃描或攻擊。同時，檢查防火墻的規則是否有效，是否存在配置錯誤，如某些關鍵端口未被正確限制訪問，或是訪問控制規則過于寬松，導致潛在的安全風險。

三、護網期間監測應對手段

（一）異常流量應對

流量清洗：當檢測到 DDoS 等異常流量攻擊時，迅速啟動流量清洗服務。可以將流量引流到專業的流量清洗設備或云清洗平臺，通過清洗設備對流量進行過濾，去除惡意流量，只將正常流量回注到目標網絡。在遭受大規模 DDoS 攻擊時，利用云清洗平臺的超大帶寬資源和先進的算法，能夠快速識別并清洗掉惡意流量，保障網絡的正常運行。
訪問限制：對于異常流量的來源 IP，根據攻擊的嚴重程度，采取臨時封禁或限制訪問的措施。若發現某個 IP 地址在短時間內發起大量惡意連接請求，可將其加入防火墻的黑名單，禁止其訪問內部網絡；對于一些疑似惡意掃描的 IP，可限制其訪問頻率，如每分鐘只允許其發起 10 次連接請求，降低其對網絡的威脅。

（二）系統異常應對

緊急修復與加固：針對系統日志中發現的異常情況，如權限異常變更、惡意進程啟動等，立即采取緊急修復措施。對于權限異常變更，恢復正確的權限配置，并對相關賬號進行安全檢查，如修改密碼、檢查是否存在異常的登錄記錄等。對于惡意進程，及時終止其運行，并進行全盤殺毒，查找惡意程序的來源，防止其再次啟動。同時，對系統進行安全加固，如更新系統補丁、強化訪問控制策略等。
數據備份與恢復：若發現數據存在異常修改或丟失的情況，及時利用備份數據進行恢復。在護網期間，應確保數據備份的及時性和完整性，定期進行全量備份和增量備份。一旦發生數據丟失或損壞，能夠迅速恢復到最近的正常狀態，減少業務損失。同時，對備份數據進行安全存儲，防止備份數據被攻擊者破壞或竊取。

（三）漏洞應對

漏洞修復：對于發現的漏洞，根據其嚴重程度和修復難度，制定合理的修復計劃。對于高風險漏洞，如遠程代碼執行漏洞，需立即安排開發人員進行修復，可通過打補丁、修改代碼等方式進行。在修復完成后，進行充分的測試，確保漏洞已被成功修復，且不會對系統的正常運行產生影響。對于一些無法立即修復的漏洞，可采取臨時防護措施，如限制相關功能的使用、設置訪問白名單等。
漏洞跟蹤與驗證：建立漏洞跟蹤機制，對已修復的漏洞進行跟蹤，確保其不會再次出現。同時，對修復后的系統進行漏洞掃描驗證，確保漏洞已被徹底清除。在護網期間，持續關注系統的漏洞情況，定期進行漏洞復查，及時發現新出現的漏洞，并采取相應的修復措施。

（四）安全設備告警應對

告警核實與處理：當安全設備發出告警時，迅速核實告警的真實性。通過人工分析、結合其他監測手段，判斷告警是否為誤報。對于真實的告警，及時采取相應的處理措施。若 IDS 檢測到有 SQL 注入攻擊告警，立即檢查 Web 服務器的相關日志，確認是否存在攻擊行為。若攻擊已成功，及時采取措施阻斷攻擊，如修改 Web 應用的配置文件，過濾惡意請求；同時，對數據庫進行安全檢查，防止數據泄露。
設備優化與升級：根據安全設備的監測數據和告警情況，對設備進行優化和升級。調整 IDS/IPS 的規則庫，使其能夠更準確地檢測和防御新型攻擊；更新防火墻的病毒庫，提高對惡意軟件的防護能力。同時，對安全設備的性能進行評估，若發現設備性能不足，及時進行硬件升級或增加設備，確保其能夠滿足護網期間的安全監測需求。

四、代碼示例

下面通過一些常見監測與應對場景的代碼示例，包括網絡流量監測、系統日志監測、簡單的漏洞模擬與修復驗證等。

1. 網絡流量監測（Python 結合 Scapy 庫）

Scapy 是一個強大的 Python 庫，可用于創建、發送、嗅探和解析網絡數據包。以下代碼示例用于嗅探網絡流量并統計不同 IP 地址的數據包數量。

python

from scapy.all import sniffip_count = {}def packet_callback(packet):if packet.haslayer('IP'):src_ip = packet['IP'].srcif src_ip in ip_count:ip_count[src_ip] += 1else:ip_count[src_ip] = 1print(f"Source IP: {src_ip}, Packet Count: {ip_count[src_ip]}")try:sniff(prn=packet_callback, filter="ip", store=0)
except KeyboardInterrupt:print("Sniffing stopped by user.")

這段代碼的作用是開啟一個網絡數據包嗅探器，對所有的 IP 數據包進行嗅探。每當捕獲到一個 IP 數據包時，提取其源 IP 地址，統計該 IP 地址出現的數據包數量，并將其打印輸出。用戶可以通過按?Ctrl + C?來停止嗅探。

2. 系統日志監測（Python 讀取 Linux 系統日志）

以下代碼用于讀取 Linux 系統的?/var/log/auth.log?文件，監測登錄失敗的記錄。

python

log_file = '/var/log/auth.log'try:with open(log_file, 'r') as f:for line in f:if 'Failed password' in line:parts = line.split()for i, part in enumerate(parts):if part == 'for':user = parts[i + 1]if part == 'from':ip = parts[i + 1]print(f"Failed login attempt for user {user} from IP {ip}")
except FileNotFoundError:print(f"Log file {log_file} not found.")

此代碼會嘗試打開?/var/log/auth.log?文件，逐行讀取其中的內容。如果某一行包含?Failed password?字符串，則認為是一次登錄失敗記錄，提取出用戶名和 IP 地址并打印輸出。若文件不存在，會輸出相應的錯誤信息。

3. 簡單的漏洞模擬與修復驗證（Python Flask 應用的 SQL 注入漏洞）

以下是一個存在 SQL 注入漏洞的 Flask 應用示例：

python

from flask import Flask, request
import sqlite3app = Flask(__name__)@app.route('/search', methods=['GET'])
def search():keyword = request.args.get('keyword')conn = sqlite3.connect('test.db')cursor = conn.cursor()query = f"SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%{keyword}%'"cursor.execute(query)results = cursor.fetchall()conn.close()return str(results)if __name__ == '__main__':app.run(debug=True)

這個 Flask 應用存在 SQL 注入漏洞，攻擊者可以通過構造惡意的?keyword?參數來執行任意 SQL 語句。例如，輸入?' OR '1'='1?會導致查詢返回所有用戶信息。

修復后的代碼如下：

python

from flask import Flask, request
import sqlite3app = Flask(__name__)@app.route('/search', methods=['GET'])
def search():keyword = request.args.get('keyword')conn = sqlite3.connect('test.db')cursor = conn.cursor()query = "SELECT * FROM users WHERE name LIKE ?"cursor.execute(query, ('%' + keyword + '%',))results = cursor.fetchall()conn.close()return str(results)if __name__ == '__main__':app.run(debug=True)

修復后的代碼使用了參數化查詢，避免了 SQL 注入的風險。通過將用戶輸入作為參數傳遞給?execute?方法，數據庫會自動處理輸入的轉義，防止惡意 SQL 語句的執行。

4. 安全設備告警模擬與處理（Python 模擬 IDS 告警）

以下代碼模擬了一個簡單的 IDS 告警系統，當檢測到特定的 IP 地址發起連接時，發出告警。

python

import time# 模擬 IDS 檢測到的惡意 IP 列表
malicious_ips = ['192.168.1.100', '192.168.1.101']# 模擬網絡連接日志
connection_logs = [{'ip': '192.168.1.100', 'timestamp': '2024-10-01 10:00:00'},{'ip': '192.168.1.102', 'timestamp': '2024-10-01 10:01:00'},{'ip': '192.168.1.101', 'timestamp': '2024-10-01 10:02:00'}
]for log in connection_logs:ip = log['ip']timestamp = log['timestamp']if ip in malicious_ips:print(f"[ALERT] Malicious IP {ip} detected at {timestamp}")time.sleep(1)

這段代碼模擬了一個 IDS 系統，遍歷模擬的網絡連接日志，檢查每個連接的 IP 地址是否在惡意 IP 列表中。如果是，則輸出告警信息。通過?time.sleep(1)?模擬了一定的時間間隔，使告警信息的輸出更符合實際情況。

五、總結

護網期間的監測工作是一項復雜而關鍵的任務，涵蓋網絡流量、系統日志、漏洞、安全設備等多個方面。通過全面細致的監測，能夠及時發現潛在的安全威脅，并采取有效的應對手段進行處理。在護網行動中，安全團隊應不斷提升監測能力和應急響應水平，加強對新技術、新威脅的研究和防范，確保網絡安全穩定。只有這樣，才能在護網行動中取得勝利，保障關鍵信息基礎設施的安全。