各種調(diào)查、眾多事例以及媒體報道都在關(guān)注同樣一個重大問題，即電信與計算機網(wǎng)絡(luò)的安全性需求日益增長。
《CSO》-《首席安全官》雜志、美國聯(lián)邦經(jīng)濟情報局以及 CERT 協(xié)調(diào)中心于 2004 年進行的一項調(diào)查[1]顯示，受調(diào)查的網(wǎng)絡(luò)安全或IT部門的管理人員及執(zhí)法部門人員中有 77% 稱其所在機構(gòu)遭受過電子犯罪（特別是惡意軟件代碼的攻擊）。這種代碼的范圍十分廣泛，其中包括病毒、蠕蟲、特洛伊木馬、間諜軟件以及后門軟件等。
第二種最常見的電子犯罪是拒絕服務(wù) (DoS) 攻擊，約有 44% 的受調(diào)查者受到過其影響。 Cisco 近期收購了一家剛成立一年的新創(chuàng)公司 NetSift，這進一步說明電子犯罪迫切需要我們的高度重視 [2]。
與有關(guān)電子犯罪進行斗爭，通常采取的方法是簽名模式匹配 (signature pattern matching)，即掃描進入流量是否包含已知的惡意代碼。隨著網(wǎng)絡(luò)的訪問節(jié)點從快速以太網(wǎng)發(fā)展到千兆以太網(wǎng)，骨干網(wǎng)絡(luò)連接速度也從 OC-192 (10 Gbits/s) 上升到 OC-768 (40 Gbits/s)。;
;對于這種線路速度而言，采用軟件檢查數(shù)據(jù)包的方法已經(jīng)很不實用了，因為我們幾乎沒有時間來進行上述檢查。這種情況要求我們采用基于硬件的數(shù)據(jù)包監(jiān)測工具 (packet monitor) 來跟上線路傳輸速度的要求。同時，路由器必須處理的簽名（或規(guī)則）數(shù)量也從 10 年前的約 1,000 個增長到了目前支持細分服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)千個。
規(guī)則數(shù)據(jù)庫規(guī)定應(yīng)如何對進入的數(shù)據(jù)包進行分類、細分服務(wù)、安全性、負載平衡以及流量測量等方面的處理。這些數(shù)據(jù)庫包含有10萬條規(guī)則，目前正處于探討之中，在今后一兩年內(nèi)預(yù)計就可以應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)中[3]。由于網(wǎng)絡(luò)處理器本身就是高度優(yōu)化的專用集成電路 (ASIC) 器件，根據(jù)數(shù)據(jù)庫中規(guī)定的規(guī)則執(zhí)行高速模式匹配工作，因此其能夠很好地滿足打擊電子犯罪的要求。
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以上的圖 1 顯示了典型的入侵檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)在 IDS 中采用網(wǎng)絡(luò)處理器，用于進行簽名匹配。
以下圖 2 顯示的簡單 (Aho – Corasick) 算法采用狀態(tài)機在進入流量中搜索所有已知的惡意簽名。搜索從根節(jié)點 (root node) 開始。只要有新的字符抵達，就會根據(jù)到達字符來改變狀態(tài)。如果出現(xiàn)紅色節(jié)點，就意味著找到了簽名，并隨之采取糾正措施，如避免該數(shù)據(jù)包進入 LAN，將其存儲用作隨后的分析并向有關(guān)管理部門發(fā)出告警等。


如果新字符未發(fā)現(xiàn)問題，也沒有出現(xiàn)在目錄樹中，則搜索會重置為 START 節(jié)點。我們還采用 Bloom 過濾器等技術(shù)來提高效率，從而改善上述工作方法 [4]。 Bloom 過濾器作為預(yù)處理器工作，在識別可能有害的代碼的同時讓大多數(shù)正常信息流通過，查到的潛在有害的代碼要進行全面檢查，從而降低檢查系統(tǒng)的負荷。
DDoS 攻擊
拒絕服務(wù) (DoS) 攻擊會使合法用戶不能從所需的資源處獲得服務(wù)，這種攻擊手段通常使用大量無用信息流量使網(wǎng)絡(luò)處于癱瘓狀態(tài)。大量無用信息會使服務(wù)供應(yīng)方（如 web 服務(wù)器）過載，從而導(dǎo)致無法交付服務(wù)。DoS 攻擊還有可能導(dǎo)致系統(tǒng)之間不能實現(xiàn)彼此通信。
分布式拒絕服務(wù) (DDoS) 攻擊采用“多對一”的方式進行攻擊，通常會控制數(shù)臺僵尸機 (zombie machine)（即在主人不知情的情況下被控制用來進行攻擊的系統(tǒng)）同時向目標服務(wù)供應(yīng)方系統(tǒng)進行攻擊。針對這種攻擊，我們提出了相關(guān)解決方案 [6]。典型的方法是將合法信息流量與大量的 DdoS 流量相分離，忽略旨在消耗資源的非法流量，同時繼續(xù)為合法流量提供服務(wù)。我們可以通過同時采用以下技術(shù)來實現(xiàn)上述目的：;
;- 將客戶端（如 web 瀏覽器）重新指向新的服務(wù)器 IP 地址與端口號，從而識別包含真實 IP 源地址的數(shù)據(jù)包，并剔除欺騙性數(shù)據(jù)包。由于重定向進程可針對客戶端的IP 源地址采用消息認證代碼 (MAC)，因此我們能夠識別并剔除欺騙性數(shù)據(jù)包。
- 如攻擊者用合法 IP 地址進行攻擊，則應(yīng)采取配額系統(tǒng) (quota system) 來應(yīng)對。這可確保所有客戶端系統(tǒng)不會非法消耗大量可用資源，從而避免了客戶端不能獲得服務(wù)的情況發(fā)生（即拒絕服務(wù)）。;
;- 讓客戶端（如 web 瀏覽器）“解決”密碼問題。該技術(shù)讓客戶端（如本例中的 web 瀏覽器）必須承擔(dān)一定的計算任務(wù)才能獲得所需的服務(wù)（如下載網(wǎng)頁）。相關(guān)可行性算法[5]能夠確保讓請求服務(wù)的客戶端（通常為最終用戶的計算機終端）執(zhí)行適量的計算任務(wù)，這樣就能避免過載。我們強制客戶端計算機終端每次都為獲得所請求的服務(wù)執(zhí)行小量的計算，這樣就能查出黑客是否已經(jīng)控制僵尸機來進行攻擊。
有鑒于此，只要系統(tǒng)發(fā)生危險，就會向系統(tǒng)主人與主管部門發(fā)出告警。只要實施良好的 IT 策略，企業(yè)就能解決攻擊者控制僵尸機的問題，從而贏得打擊電子犯罪的戰(zhàn)斗。
-盡管我們事先不能確切了解會發(fā)生什么情況，但采用算法可測量通信流量是否正常[7]。我們可用網(wǎng)絡(luò)處理器中提供的精細粒度流量測量功能來識別可疑的流量模式