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基于区块链的防护物联网设备DDoS攻击方法

更新时间：2019-12-19 12:24:36 大小：2M 上传用户：xiaohei1810 查看TA发布的资源 标签：区块链物联网 DDoS 下载积分：1分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

资料介绍

随着物联网设备的普及,利用物联网设备发起的分布式拒绝服务攻击(distributed denial service,DDoS)愈演愈烈,针对此类问题,提出了一种基于边缘计算和区块链的检测防御架构.在边缘节点依据物联网设备的业务功能特点实现了初步的疑似DDoS异常检测,初步检测结果的共享分析得出DDoS预警,最终对物联网设备发出的DDoS进行过滤.该方案的检测防御分布式部署在攻击源端,可以避免引流及流量清洗造成的高额成本和网络阻塞,并可以在检测到DDoS发生之初在源头进行持续过滤从而阻止攻击流量的上涨.

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V01．37 No．2

Mar．2019

Engineering

第37卷第2期

2019年3月

应用科学学报

JOURNALOF APPLIEDSCIENCES—ElectronicsandInformation

DOh

10．a969／j．issn．0255—8297．2019．02．006

基于区块链的防护物联网设备DDoS攻击方法

邹

萍2，

王秋生3，

李艳东2，

1．中国科学院信息工程研究所网络与系统安全实验室，北京100093

姜海森2

周启惠1，

邓祖强3，

2．北京航天智造科技发展有限公司，北京100039

3．南瑞集团公司(国家电网电力研究院)，北京102200

摘

要：随着物联网设备的普及，利用物联网设备发起的分布式拒绝服务攻击(distributed

denial

service，DDoS)愈演愈烈，针对此类问题，提出了一种基于边缘计算和区块链的检测

防御架构．在边缘节点依据物联网设备的业务功能特点实现了初步的疑似DDoS异常检测，

初步检测结果的共享分析得出DDoS预警，最终对物联网设备发出的DDoS进行过滤．该方

案的检测防御分布式部署在攻击源端，可以避免引流及流量清洗造成的高额成本和网络阻塞，

并可以在检测到DDoS发生之初在源头进行持续过滤从而阻止攻击流量的上涨．

关键词：区块链；边缘计算；物联网设备；分布式拒绝服务攻击；共享分析

中图分类号：TP311

文章编号：0255．8297(2019)02．0213—11

DDoS Defense Method of IoT Devices Based on

Blockchain

ZHOU

Qi—huil，DENG Zu—qian93，ZOU Pin92，WANG Qiu-shen93，

JIANG Hai—senz

Yan—don92．

Network and

1．Laboratory of

o|Information

System Security，Institute

Engineeringl

Chinese

Academy of Sciences，Beijing 100093，China

_AerospaceSmon

Co．．

2．Beijing

Manufacturing Technology Development

Ltd,Beijing 100039，China

3．NARI

Grid Electric Power Research

Group Corporation(State

Institute)，

Beijing 102200,China

Abstract：With the

service(DDoS)attacks

of internet of

denial of

popularity

things(IoT)devices，distributed

initiated

IoT devices have become fierce．To solvesuch

and

problems，

this

architecture based on

defense

and

detection

paper proposes

edge computing

IoT

to the business characteristics of

DDoS

blockchain．According

detection is

devices，the suspected

anomaly

sharing

implemented

edge

results with

warning^is

nodes．Then the DDoS obtained

blockchain．Finally，DDoS

connection

and

the

analyzing

preliminary

iS filtered

nodes based on the reward mechanism．The detection and defense iS

edge

收稿日期：2018—12．15；

修订日期：2019．01．15

基金项目：国家重点研发计划(No．2018YFBl004000)；政府间国际科技创新合作重点专项(No．201吖FE0101100)

资助

作者介绍：周启惠，助理研究员，研究方向：区块链技术及平台，E．mail．．zhouqihui@iie．ac．cn

万方数据

214

应用科学学报

第37卷

at the source

can avoid

cost and network

congestion

deployed

caused

distributely,which

high

the increasement of total

prevent

traffic extraction and

can

DDoS

cleaning，and

at the source when

continuously

traffic

the traffic

DDoS

detected．

by filtering

denial of

Keywords：blockchain，edge computing，IoT devices，distributed

share＆analysis

service(DDoS)，

通常在物联网智能设备系统设计中会忽略安全问题，因此黑客可以轻易将设备安全漏洞

作为传统网络攻击的新工具(如Mirai、Aidra等恶意代码感染智能设备)并发动分布拒绝服

务攻击(distributed denial of

service，DDoS)造成目标拒绝服务和相关服务下线【1J等严重后

果．针对这类DDoS攻击，一般检测防御方法是在被攻击目标处部署，但较高的数据包到达速

率及连接上下文的缺失使目标处的部署方案只能进行有限的统计分析和数据包处理．另外，

部署在目标处的防御方案在检测到DDoS后无法立即区分正常流量与恶意流量，需要将所有

的流量引流到其他网段进行流量清洗，在引流的过程中容易造成网络的堵塞．

为了克服目标处检测DDoS的缺陷，考虑在源头处实施检测防御方案，即在源头处对流

量进行检测并过滤恶意流量．但针对DDoS的源端检测方案很少，主要原因是以往的DDoS

主要以PC作为跳板机，而PC端的流量比较复杂．从源端区分正常流量与恶意DDoS流量是

很困难的，而物联网设备因功能的专一性导致其流量特征的专一性，使源端检测物联网设备

的DDoS流量成为可能．为了对被攻击设备的流量进行高时效性检测，利用边缘计算的思想，

由靠近物联网设备的边缘节点设备对其下辖的物联网设备进行流量的异常检测，检测结果可

分为正常连接和疑似DDoS异常连接两类．因为DDoS攻击涉及大量设备，单个边缘节点提

交的疑似DDoS异常一般只包含其下辖的设备发起的异常，数量较少，所以需要对疑似DDoS

异常连接进行整合分析，基于整合后的大批量疑似异常连接进行分析以实现DDoS预警，从

而进一步确认DDoS异常连接并触发源端的过滤机制．边缘计算是在网络边缘执行计算的一

种新型计算模型【2]，其目的是利用边缘设备已有的计算能力将部分计算任务从云中心迁移到

边缘设备端执行，从而降低云计算中心的计算负载[2-3】．

为实现上述方案，需要解决几个关键问题：1)如何在边缘节点对物联网设备进行异常

连接检测并在源端部署检测方案．因为攻击流量很小容易被漏检，而且从源端的视角看异常

DDoS流量与普通流量很相似容易误报，所以如何针对物联网设备在源端进行DDoS异常检

测是有难度的．2)如何实现疑似DDoS异常检测结果的整合分析，传统的云端汇总分析方案

存在单点攻击的风险，于是考虑采用去中心化的边缘节点数据自治共享分析方案，但现有的

分布式方案及一致性算法都无法同时保证数据共享过程中节点存储数据的一致性、节点数据

记录的不可篡改性、提交数据节点的匿名性．3)如何保证源端部署检测防御方案的合规性，对

物联网设备采取的干预措施容易遭到用户的抵触．4)如何保障方案的合规性．针对以上问题，

对于边缘节点对物联网设备的DDoS异常检测，首先充分调研分析了现有物联网设备自身的

流量特点，然后综合分析了DDoS流量特点，利用协议特征匹配以及聚类分析算法对物联网

设备的流量进行疑似DDoS检测；针对疑似DDoS异常检测结果的整合分析，用区块链【4-5】实

现节点间安全可信的数据共享分析，建立包含众多边缘节点的区块链架构，因为区块链作为

一种新型的分布式架构可同时满足关键问题2)中提到的共享要求；针对如何保证源端部署检

测防御方案的合规性，引入了经济学因素，通过设立奖励机制让用户能接受对物联网设备采

取的措施．建立了一套从DDoS攻击受害者到异常结果提交者之间的奖励机制．

1方法总体介绍

方案整体架构如图1所示．众多边缘节点组成区块链网络，以便对其下辖的物联网设备

万方数据

215

第2期

周启惠，等：基于区块链的防护物联网设备DDoS攻击方法

进行异常初步检测，目标为物联网设备发起的疑似DDoS异常连接；接着由边缘节点将初步

检测结果提交到区块链上，实现疑似DDoS异常连接的共享；然后基于共享后的疑似异常连

接集合并通过执行智能合约中的分析代码分析出针对某目标IP的DDoS预警．目标IP确认

预警，发送奖励给对应的边缘节点，收到奖励后边缘节点基于本地新增的DDoS预警，触发过

滤机制对物联网设备发起的DDoS连接进行过滤．为实现上述方案，需要解决3个关键问题及

对应的解决方法如下：

o疑'IV以DDoS异常检测

。疑似DDoS异常提交

。疑似DDoS异常共享

DDoS预警分析

。奖励

。异常过滤

●正常物联网设备

●恶意物联网设备

口异常连接

圆异常连接

_异常连接

图1方案整体架构图

Overall architecture of the scheme

Figure

问题1边缘节点处针对物联网设备进行DDoS异常检测

检测重点是物联网设备发生的DDoS异常，通过对常见DDoS的流量特征进行分析，将

DDoS异常流量归为两大类：

1)可以直接利用协议特征来判定(如SYN FL00D)，可以检测物联网设备有没有完成

基于3次握手的TCP连接初始化．未完成3次握手的连接，极有可能是DDoS异常流量．物

联网设备的TCP连接数相对较少，为在源端进行3次握手的检测提供了便利条件．

2)没有明显协议特征区分的(如UDP

FLOOD)，检测的难度正是由这类攻击所导致．被

控制的物联网设备向目标受害者发出的UDP连接与普通的UDP连接在协议特征上没有任何

区别，无法直接判定．为了检测这类异常，本文充分利用了物联网设备的特性．一般来说，物

联网设备业务功能单一且固定，因此其联网特征尤其是数据包内容也是有规律的，实际测试

了多个物联网设备正常使用的流量印证了该结论．通过对历史正常UDP数据包的内容进行聚

类分析得出具有特征的几类簇，将实时捕获的UDP流量与这几类簇的聚类中心进行相似度匹

配，据此判断异常．

问题2如何实现初步检测得到的疑似DDoS异常连接的整合分析

在传统的边缘计算方案中，数据的整合分析仍借助于云端，即边缘节点将初步检测结果

汇总到云端．云端作为所有信息的汇总分析中心，若出现宕机则整个方案失效．在现有的中心

化架构下无法解决上述单点攻击问题，故考虑不借助云端，而由边缘节点自身实现初步检测

结果的分布式共享分析．节点之间互不信任且的确有存在恶意节点的可能，因此要实现节点间

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