互联网蠕虫的泛滥在最近几年造成了巨大的损失，本文将介绍Cisco Catalyst交换机上的一个独特解决方案，以一种非常经济、有效和可扩展的方式来防范蠕虫病毒的危害。
??首先我们要了解蠕虫的异常行为，并有手段来尽早发现其异常行为。发现可疑行为后要能很快定位其来源，即跟踪到其源IP地址、MAC地址、登录用户名、所连接的交换机和端口号等等。要搜集到证据并作出判断，如果确是蠕虫病毒，就要及时做出响应的动作，例如关闭端口，对被感染机器进行处理。
??但是我们知道，接入交换机遍布于每个配线间，为企业的桌面系统提供边缘接入，由于成本和管理的原因，我们不可能在每个接入层交换机旁都放置一台IDS设备。如果是在分布层或核心层部署IDS，对于汇聚了成百上千个百兆/千兆以太网流量的分布层或核心层来说，工作在第7层的软件实现的IDS无法处理海量的数据，所以不加选择地对所有流量都进行监控是不实际的。
??怎么能找到一种有的放矢、行之有效而又经济扩展的解决方案呢？利用Catalyst交换机所集成的安全特性和Netflow，就可以做到！
??发现可疑流量。我们利用Cisco Netflow所采集和输出的网络流量的统计信息，可以发现单个主机发出超出正常数量的连接请求，这种不正常的大数量的流往往是蠕虫爆发或网络滥用的迹象。因为蠕虫的特性就是在发作时会扫描大量随机IP地址来寻找可能的目标，会产生大量的TCP或ICMP流。流记录里其实没有数据包的载荷(payload)信息。这是Netflow和传统IDS的一个重要区别，一个流记录里不包含高层信息，这样的好处则是可以高速地以硬件方式处理，适合于繁忙的高速局域网环境。通常部署在核心层和分布层的Catalyst 4500和Catalyst 6500交换机都支持基于硬件的Netflow。所以Netflow不能对数据包做出深层分析，但是已经有足够的信息来发现可疑流量，而且不受“0日”的局限。如果分析和利用得当，Netflow记录非常适用于早期的蠕虫或其他网络滥用行为的检测。
??了解流量模式的基线非常重要。例如，一个用户同时有50-100个活动的连接是正常的，但是如果一个用户发起大量的(例如1000个)活动的流就是非正常的了。
??追踪可疑的源头。识别出可疑流量后，同样重要的是追踪到源头(包括物理位置和用户ID)。在今天的移动的环境中，用户可以在整个园区网中随意漫游，仅仅知道源IP地址是很难快速定位用户的。而且我们还要防止IP地址假冒，否则检测出的源IP地址无助于我们追查可疑源头。另外我们不仅要定位到连接的端口，还要定位登录的用户名。
??搜集可疑流量。一旦可疑流量被监测到，我们需要捕获这些数据包来判断这个不正常的流量到底是不是发生了新的蠕虫攻击。正如上面所述，Netflow并不对数据包做深层分析，我们需要网络分析工具或入侵检测设备来做进一步的判断。但是，如何能方便快捷地捕获可疑流量并导向网络分析工具呢？速度是很重要的，否则你就错过了把蠕虫扼杀在早期的机会。除了要很快定位可疑设备的物理位置，还要有手段能尽快搜集到证据。我们不可能在每个接入交换机旁放置网络分析或入侵检测设备，也不可能在发现可疑流量时扛着分析仪跑去配线间。
有了上面的分析，下面我们就看如何利用Catalyst的功能来满足这些需要！
互联网蠕虫的泛滥在最近几年造成了巨大的损失，本文将介绍Cisco Catalyst交换机上的一个独特解决方案，以一种非常经济、有效和可扩展的方式来防范蠕虫病毒的危害。
??首先我们要了解蠕虫的异常行为，并有手段来尽早发现其异常行为。发现可疑行为后要能很快定位其来源，即跟踪到其源IP地址、MAC地址、登录用户名、所连接的交换机和端口号等等。要搜集到证据并作出判断，如果确是蠕虫病毒，就要及时做出响应的动作，例如关闭端口，对被感染机器进行处理。
??但是我们知道，接入交换机遍布于每个配线间，为企业的桌面系统提供边缘接入，由于成本和管理的原因，我们不可能在每个接入层交换机旁都放置一台IDS设备。如果是在分布层或核心层部署IDS，对于汇聚了成百上千个百兆/千兆以太网流量的分布层或核心层来说，工作在第7层的软件实现的IDS无法处理海量的数据，所以不加选择地对所有流量都进行监控是不实际的。
??怎么能找到一种有的放矢、行之有效而又经济扩展的解决方案呢？利用Catalyst交换机所集成的安全特性和Netflow，就可以做到！
??发现可疑流量。我们利用Cisco Netflow所采集和输出的网络流量的统计信息，可以发现单个主机发出超出正常数量的连接请求，这种不正常的大数量的流往往是蠕虫爆发或网络滥用的迹象。因为蠕虫的特性就是在发作时会扫描大量随机IP地址来寻找可能的目标，会产生大量的TCP或ICMP流。流记录里其实没有数据包的载荷(payload)信息。这是Netflow和传统IDS的一个重要区别，一个流记录里不包含高层信息，这样的好处则是可以高速地以硬件方式处理，适合于繁忙的高速局域网环境。通常部署在核心层和分布层的Catalyst 4500和Catalyst 6500交换机都支持基于硬件的Netflow。所以Netflow不能对数据包做出深层分析，但是已经有足够的信息来发现可疑流量，而且不受“0日”的局限。如果分析和利用得当，Netflow记录非常适用于早期的蠕虫或其他网络滥用行为的检测。
??了解流量模式的基线非常重要。例如，一个用户同时有50-100个活动的连接是正常的，但是如果一个用户发起大量的(例如1000个)活动的流就是非正常的了。
??追踪可疑的源头。识别出可疑流量后，同样重要的是追踪到源头(包括物理位置和用户ID)。在今天的移动的环境中，用户可以在整个园区网中随意漫游，仅仅知道源IP地址是很难快速定位用户的。而且我们还要防止IP地址假冒，否则检测出的源IP地址无助于我们追查可疑源头。另外我们不仅要定位到连接的端口，还要定位登录的用户名。
??搜集可疑流量。一旦可疑流量被监测到，我们需要捕获这些数据包来判断这个不正常的流量到底是不是发生了新的蠕虫攻击。正如上面所述，Netflow并不对数据包做深层分析，我们需要网络分析工具或入侵检测设备来做进一步的判断。但是，如何能方便快捷地捕获可疑流量并导向网络分析工具呢？速度是很重要的，否则你就错过了把蠕虫扼杀在早期的机会。除了要很快定位可疑设备的物理位置，还要有手段能尽快搜集到证据。我们不可能在每个接入交换机旁放置网络分析或入侵检测设备，也不可能在发现可疑流量时扛着分析仪跑去配线间。
有了上面的分析，下面我们就看如何利用Catalyst的功能来满足这些需要！
