SDN网络抗DDoS动态纵深防御体系设计

关于SDN技术的探讨

由于SDN技术的开放性、转发与控制分离、可编程的集中控制模式等特性，它已经成为目前最为可行的网络智能化解决方案。其中，SDN控制器是这一架构的核心，也因此成为了攻击者的主要目标。

当前，网络控制器面临的DDoS攻击是一种复杂且难以防御的网络攻击，其特点在于攻击的时间、空间和强度等多维度分布极为随机。针对SDN控制面的DDoS攻击，我们提出了一种多维度多层次的动态纵深防护体系，该体系具备纵深检测、态势感知、决策处置的闭环反馈特征，能够有效应对网络威胁。

软件定义网络（SDN）是一种数据面和控制平面分离的网络模式。在这种架构下，控制器决定了整个网络的转发行为，因此一旦控制器被攻击者控制，整个网络都将受到威胁。

SDN的网络可编程性和集中式控制平面虽然带来了诸多优势，如策略修改简化、自动响应网络状态变化以及网络功能发展的简化等，但同时也带来了新的安全威胁。在SDN的设计中，安全性问题必须予以优先考虑。

DDoS攻击是SDN网络面临的主要威胁之一，根据攻击方式，DDoS攻击可分为泛洪攻击、畸形报文攻击、扫描探测类攻击等。SDN网络控制平面面临的安全威胁包括应用层面、控制层面、数据平面等，攻击可来自多个方向。

其中，北向接口是SDN网络控制器向第三方开放的API接口，体现了SDN技术的开放性和可编程性。但由于应用程序种类繁多且不断更新，北向接口的安全问题主要包括非法访问、数据泄露、消息篡改等。南向接口如OpenFlow协议本身也存在漏洞，这也是SDN网络面临的一个重要安全威胁。

在探讨网络技术的奥秘时，OpenFlow协议成为了无法忽视的关键一环。这一协议在SDN网络数据转发层与SDN网络控制层之间发挥着至关重要的作用。随着技术的不断进步和网络攻击的增加，OpenFlow面临着一系列的挑战和威胁。

攻击者利用协议的某些特性进行操纵，例如通过拦截或伪造OFPT_HELLO消息来阻止连接建立，或者恶意增加decrement TTL行为使数据包在网络中因TTL耗尽而被丢弃。当OpenFlow连接中断时，交换机尝试与备用控制器建立连接，若失败则进入紧急模式，导致正常数据转发失效，可能引发底层网络瘫痪。

研究者提出一种策略，旨在通过可靠性感知的控制器部署和流量控制路由，提高OpenFlow连接的可靠性，以实现快速恢复。OpenFlow接口的扩展性问题成为一大隐患。当面临大量流请求数据包时，这一缺乏扩展性的接口容易受到拒绝服务攻击。其根源在于OpenFlow接口分隔网络控制层与转发层，导致集中处理时易出现扩展性问题。

当OpenFlow转发层设备遇到新数据包且流表中无匹配规则时，会向控制器发送该数据包。控制器处理并生成流表规则后，通过OpenFlow接口下发给转发层设备。由于控制器是集中智能处理点，面对大量数据流时，处理需求迅速超出其能力，导致扩展性问题愈发突出。攻击者利用这一点，通过产生大量新网络流通信请求，使OpenFlow接口难以应对。

除了南北向接口的威胁外，东西向接口同样面临挑战。网络控制器的东西向接口负责主从节点的选举和数据信息的同步，面临的威胁包括会话劫持和饱和流拒绝服务攻击等。会话劫持攻击者可能假冒SDN控制器集群节点，采用重放攻击等方式对会话进行劫持，从而恶意篡改数据或窃取信息。一旦SDN控制器被非法接入，攻击者可能获取网络拓扑和配置信息，并对数据和控制器程序进行篡改。

为了应对DDoS等分布式拒绝服务攻击，设计一个基于多层次的纵深防御体系至关重要。SDN控制面作为网络的控制中心，必须采取强有力的防护措施。通过多层次的安全防护策略，搜集并综合分析安全事件，通过威胁分析和智能决策制定防护策略，最终在控制面和数据面协同阻断已发现的攻击。架构设计中包括动态编排的虚拟化安全防护资源及调度的主机防护、软件定义的全网分布式多级纵深安全协同防御体系等多个层面。

面对网络攻击的挑战，特别是DDoS攻击的随机性和不可预测性，我们如何确保服务链功能正常运行而不受影响呢？这是一个值得我们深入探讨的问题。

为了增强网络的健壮性和安全性，我们可以采用一种策略：在服务链映射过程中，通过同一网元功能映射出多台同一功能的虚拟机或容器。这些虚拟机或容器可以分布在不同的物理服务器平台上，共同分担同一服务链的业务。当某台服务器出现硬件或软件故障时，我们可以迅速将这台服务器上的业务流量转移到其他物理机上的相应功能的虚拟机或容器，实现无缝切换，最大化提升网络的稳健性。

但仅仅考虑这种优化是不够的。随着系统运行，用户需求会不断变化，流量到达也会因用户行为而有所不同，导致服务链所需的计算、存储、网络资源动态变化。服务链的数量也在不断变化。部分网络业务需要临时启动，部分业务完成后需要关闭。这些动态变化对服务链映射提出了新的挑战。

为了应对这些挑战，我们在服务链映射过程中需要充分考虑网络的现状，并预测未来业务的变化趋势。基于这些信息来进行业务服务链的映射，可以更好地进行服务扩容和节能安排。

为了抗击大规模的DDoS攻击，SDN网络需要借助分级分域的流量清洗中心。为了从源头抑制攻击，SDN控制面需要掌握全局网络拓扑和安全清洗资源的分布。通过优化计算，可以牵引来自不同入口的威胁流量就近完成清洗。

主机防护设计是SDN控制器软件稳定运行的基础。我们需要构建一个基于可信安全的主机防护架构。其中，安全可信计算运行环境采用可信根引导，确保运行环境不受外界木马威胁。通过可信运行控制，实现上层应用程序的安全运行控制，防止恶意程序或未知病毒的运行。

安全防护虚拟机提供L2到L7的安全防护功能，能与虚拟交换机、虚拟机管理系统无缝结合。根据攻击强度，我们可以动态分配此虚拟机的资源和数量，实施按需防护扩展。其安全防护功能采用精细化多层过滤防御技术，通过多种技术手段阻断各类威胁攻击。

全网分布式多级安全协同防御设计也是必要的。由于DDoS攻击呈现分布式特征，我们需要全网构建多级检测及清洗防御架构，并根据攻击强度自适应调整防御级别、资源数量和力度。为了应对分布式攻击，我们还需要建立分布式的区域检测和清洗中心模式进行联动响应，尽可能在源头抑制流量。

DDoS攻击主要是耗尽型攻击，呈现大流量特征。我们需要实施监测、清洗、评估闭环控制。这包括流量监测、阈值设置、逐包检测与抽样检测、大数据信誉体系构建等，使系统检测和处理更加高效。通过这样的策略，我们能够更好地保护网络，确保服务链功能在攻击情况下依然能够正常运行。在当今数字化时代，清洗技术已成为应对报文攻击的关键手段。它结合了预置的攻击特征静态指纹和通过人工智能机器学习实现的自动学习动态指纹，以识别和过滤攻击特征。这种技术革新使得特征提取过程更为自动化和智能化。

如图4所示，我们构建了一个全网分布式多级纵深安全协同防御体系。面对不断增强的网络攻击，当流量超过预设的阈值时，SDN控制器集群会立即向全网监测预警中心报告安全事件。预警中心通过事件分析和智能决策，遵循“就近引流”原则，引导全网攻击流量分流至多个区域清洗中心。这些中心以分布式方式部署，设计遵循分级分域原则，与网络体系分层架构保持一致，旨在从攻击源头消除威胁，有效进行DDoS攻击流量清洗。

针对SDN控制器所面临的安全威胁，我们需要为整个SDN网络控制构建一个全面、协同、纵深的安全防护体系。这一体系需要实现可信可控、全维全时的安全防护，以抵御来自各层面的攻击。它为网络防御行动指挥和运维管理提供了智能、高效、联动的安全防护保障，从而有效抵御高强度、大规模的网络攻击，确保基础网络安全运行、信息系统安全应用以及信息资源安全共享。