信息安全工程师笔记-案例分析

Posted 2021-12-14 IT1995

恶意代码具有如下共同特征：

①恶意的目的；

②本身是计算机程序；

③通过执行发生作用。

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完整性验证：通过对明文M生成摘要信息，然后加密摘要信息附到明文后发送给对方，对方收到后将明文M运用同样的hash函数生成摘要信息，与解密得到的摘要信息对比，可以实现完整的验证。

在传输过程中能够保值信息的保密性、完整性、、不可否认性，设计了一个安全通信模型：

流程图如下：

 

解析：

M：指Message代表数据；

H：指对Message进行的Hash摘要算法；

H(M)：指生成的摘要；

E：加密；

SKA：使用私钥加密（非对称加密密钥）；

K：对称加密密钥；

PKA：使用公钥解密（非对称加密密钥）。

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Linux系统将用户名存在/etc/passwd文件中，将口令保存在/etc/shadow中。

/etc/passwd权限：rw-r--r--

/etc/shadow权限：r--------

Linux系统的用户名文件包含如下内容：

root:x:0:0:root:root:/bin/bash
bin:x:1:1:bin:/bin:/sbin/nologin
hujw:x:500:500:hujianwei:/home/hujw:/bin/bash

用冒号分割：

第一列：root、bin、hujw：代表用户名；

第二列：x：代表对应的帐号的口令都放到了/etc/shadow这个文件中；

第三列：0、1、500：代表用户标识号（userId），取值范围是0~65536，0代表超级用户，1~499代表管理帐号、500以上代表是普通用户；

第四列：0、1、500：代表组标识号（groupId）；

第五列：root、bin、huijianwei：代表注释说明，记录用户的属性，如名称，电话地址等等；

第六列：root、/bin、/home/hujw：代表用户家目录，当用户登录就会出现在这个用户中；

第七列：/bin/bash、/sbin/nologin、/bin/bash：代表用户的shell；

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心跳包格式如下：

心跳包类型（1字节）

心跳包数据长度（2字节）

数据/负载

如下代码：

p指向心跳包的报文数据，s是对应客户端的socket网络通信套接字

void process_heartbeat(unsigned char *p, SOCKET s)

    unsigned short hbtype;
    unsigned int payload;
    hbtype = *p++;				//心跳包数据类型
    n2s(p, payload);			//心跳包数据长度
    pl = p;
    if(hbyte == HB_REQUEST)
    	
        unsigned char *buffer, *bp;
        buffer = malloc(1 + 2 + payload);
        bp = buffer;			//bp指向刚分配的内存
        *bp++ = HB_RESPONSE;	//填充1byte的心跳类型
        s2n(payload, bp);		//填充2byte的数据长度
        memcpy(bp, pl, payload);
        /*将构造好的心跳响应包通过socket s返回客户端*/
        r = write_byte(s, buffer, 3 + payload);
    

代码想实现的功能：

获得了心跳包后，将类型，长度，和数据分别获取后，构造一个响应包，其中长度和数据不变，将请求中的数据原封不动的回过去。

但是有个问题，如果数据长度是65535，而真实的数据中就只有HelloWorld，这样会有其他6万个字节的莫名其妙的数据，这些数据可能会带有tcp缓存区其他数据包的数据。

存在的漏洞：

HeartBleed漏洞。由于没有对实际数据载荷长度进行检测，导致攻击者可读出内存中其他重要数据内容

模糊测试：介于手动测试和自动化测试之间的一种测试方式，通过测试工具，随机或半随机生成大量的数据，将这些数据发送给要测试的系统，然后测试工具检测被测系统的状态（能否相应，或者响应结果是否正确）分析出是否存在安全漏洞。

模糊测试属于黑盒测试，模糊测试是自动化的动态的漏洞挖掘技术，不存在误报。

通过模糊测试可以测试出上述代码存在安全漏洞。

通过测试发送请求数据包大小、内容、响应数据包大小、内容，进行比较分析，可以发现上述代码存在漏洞。

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IDS（入侵检测系统）：网络安全状态的监管，属于被动防护；

IPS（入侵防护系统）：对入侵行为的控制，属于主动防护；

入侵检测是动态安全模型P2DR的重要组成部分，P2DR模型的4个主要组成部分：Protection保护、Response响应、Detection检测、Policy策略；

如果通过抓包可以看到，大量的主机与我们的服务发送SYN数据包，如seq=0、win=512、len=0，这个异常的数据包。这就是拒绝服务攻击（DDOS），具体名称为SYN flood。

异常检测：入侵者的活动异常于正常的主体活动。

误用检测：通过攻击行为的特征库，采用特征匹配的方式，确定攻击事件。误报率低，检测快，但不能发现特征库中没有的攻击行为。

snort是一款开源的网络入侵检测系统，他能实时流量分析和IP协议网络数据包记录。

snort的三种工作模式：嗅探器模式、包记录模式、网络入侵检测模式。