恶意流量监测开源系统：Maltrail
20210309 -
0. 引言
一般来说，通过IDS来监测一些攻击流量，或者说恶意流量也是可以的；但是现在看到的这个开源软件[1]是专门利用IOC来识别恶意流量；具体细节我没有深入去研究，例如流量捕获部分到底是什么引擎来启动的。
1. 系统简介
在其Github主页上的介绍来看，该系统的定位是恶意流量监测系统，而其实现的方法就是利用一些开源的情报，来作为IOC，同时自己部署流量探针来实现监测。
从他列举的一些信息来看，能够查看这些内容：
他前文中也提到，主要是通过一些指纹或者什么东西作为数据源。
2. 技术细节的思考
因为没有具体部署这个系统，在界面中看到了可以使用Docker部署，应该部署起来也比较方便；这里简单列举几个阅读时的思考。
1）信息源的获取
官网中说明，可以获取到很多信息源：
这些信息源是否为免费的，而且更新频率怎么样。之前部署suricata的时候，可能我仅仅使用了免费的信息源，导致整体的检测可能不够好。
2）流量探针
在部署教程的部分，提到如果是使用python部署的话，需要安装pcapy库，这个库必然对于大流量的场景来说，是没有什么意义的。也就是说，如果想处理比较大的流量，希望拥有这个功能，肯定是要用别的探针。那么是不是说可以将这个信息源获取的功能给剥取出来，然后应用到已有的探针上，甚至于，已有的IDS上，当然，可能已有的IDS有的也会集成这些功能。
这种情况的话，就必须要尝试查看源码大致逻辑了，同时还得看看要新移植的地方，他是否支持这种规则。
3）Docker部署
如果是小的流量场景，那么采用Docker部署的话，是不是能够将网卡带进去，当然这个就不属于这个系统的问题了，属于Docker的问题，之前的时候就思考过这个问题，是不是能够将网卡的这部分功能带进去，我感觉问题应该不大。
但是这样的性能损耗大不大？按说，网卡应该是作为一个文本块的设备给直接带进去的，中间是否添加了一层类似管道的东西呢？这个有机会好好考虑。
参考
[1]stamparm/maltrail
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