Controlling High Bandwidth Aggregates in the Network について 米澤研究室 博士１年 小林 義徳 内容 Introduction Aggregate-based Congestion Control(ACC) Local ACC Pushback シミュレーション 結論と Future Work Introduction 目的 ネットワークの輻輳から、正規ユーザーの帯 域を保護 輻輳の原因 DDoS 攻撃 = 同時に複数のホストから、あるホストに大量に ケットを送りつける Flash Crowds = 特定の Web サイトにアクセスが集中 パ 本論文では・・・ 従来の、Flow 単位での輻輳制御では不十分 DDoS 攻撃、Flash Crowds に対し無力 パケット群が複数の flow にまたがっている Aggregate-Based Congestion Control(ACC) の提案 Local ACC Pushback Mechanism Aggregate とは? あるプロパティを持つパケット群 プロパティ例 TCP パケット ICMP ECHO パケット あるホスト行きの HTTP パケット チェックサムが間違っている IP パケット cf. flow 以下のものが全て等しいパケット群 送信元 IPアドレス: ポート番号 あて先 IP アドレス: ポート番号 プロトコル フィールド (TCP, UDP などをあらわす) Aggregate-Based Congestion Control (ACC) Local ACC: 各ルーター 輻輳を起こしているパケット群(aggregate) の特定 問題のパケット群に対し帯域制限 Pushback: 複数のルーターで 上流のルーターに問題のパケット群の帯域制限を 要求 Pushback R5 R4 R6 R7 R2 R1 Local ACC で輻輳制御 しきれない場合、 より上流のルーターに 帯域制限を要求 R3 R0 heavy traffic flow pushback message Aggregate-Based Congestion Control (ACC) 1. 輻輳しているか? 2. 3. 4. 5. パケットの drop rate で判断 輻輳の原因となるパケット群(aggregate) は? どのくらい帯域制限するか? pushback するべきか? いつ帯域制限を解除するか? 以上を各ルーターが判断・実行 ※ これらはポリシー依存であるが、この論文では 深入りせず、単純なポリシーを扱う ACC-enabled Router Input queues Output queue Match Congestion Signature? Yes update congestion signature No Rate limiter Drop Drop adjust local ACC pushbackd pushback Local ACC 1. 輻輳の検出 output キューでのパケットの drop 率 > phigh がK 秒間続いた時、2. 以下を実行 2. 帯域制限する aggregate の特定 帯域の大部分を占めている aggregate の特 徴(congestion signature)を抽出 = この論文では、あて先アドレスのみを使用 Local ACC 3. 帯域の制限 1. 2. Rexcess = 全体の drop 率を ptarget 以下にする ためのトラフィック量の上限 帯域制限 L の計算 Σ(Aggregate[k].arrival_rate – L) = Rexcess 4. 5 秒ごとに L を更新 帯域制限がきつくなりすぎるのを防止 Simulation ～ Local ACC 5 つのaggregate 使用 Aggregate 1-4 は、いくつかの CBR flow から構成される Aggregate 5 は、 t=13 で増加、 t=25 で減り始める Simulation ～ without ACC Simulation ～ Local ACC Simulation ～ Local ACC Aggregate 1-4 が、 aggregate 5 から保 護されているのがわかる Local ACC の限界 Local ACC では、あて先が同じ場合、 攻撃パケットと正規パケットの区別がつかない → どちらのパケット群にも同じように帯域制限をしてしまう R1 R0 より上流で帯域制限し、攻撃パケットから正規パケットを 分離・保護すべし 上流での帯域制限 ～ ご利益 保護される 保護されて いない 40 40 R4 2 R3 R2 R4 R2 100 Mbps 100 Mbps R1 ここで、 が 10 Mbps 以下に 帯域制限される 100 Mbps R1 10 Mbps R0 R3 ここで、 が 10Mbps 以下に 帯域制限される 10 Mbps R0 Pushback 上流のルーターに 帯域制限を要求 再帰的に上流に伝播 保護される 40 R4 2 ここで、 が 10Mbps 以下に 帯域制限される R3 R2 ここで、 が 10Mbps 以下に 帯域制限される ここで、 が10Mbps 以下 に帯域制限される 100 Mbps R1 10 Mbps R0 Pushback メカニズム(1/3) 1. いつ Pushback するか? rate-limiter でのパケットの drop が多い状態が数秒 続いたとき 他の方法で、DDoS 攻撃されていることを知った時 2. 上流ルーターへの Pushback 要求 メッセージの 送信 それぞれの上流ルーターに、帯域制限を分配 max-min fashion 1., 2. は、上流に向かって再帰的になされる Pushback request メッセージ Congestion Signature Bandwidth Limit Expiration Time RLS(Rate-limit-Session)-ID Depth of Requesting Node Pushback Type Pushback ～帯域分配例 max-min fashion R2 2, 5, 12 : 上流から来て いるトラフィック[Mbps] R4 2 5 4 12 2 R1 2, 4, 4 : 帯域制限要 求[Mbps] 10 Mbps に制限したい R0 R3 4 Pushback メカニズム(2/3) 3. 下流ルーターへの Feedback 上流ルーターは pushback statusメッセージを 返す(次のページ) 送信のタイミング leaf ノードは、タイマー使用 non-leaf ノードは、全ての上流ルーターから pushback status メッセージをうけとったら送信 下流ルーターへの Feedback R6 R4 R5 5 7 R1 R7 1 10 R2 R3 16 7 R0 0.5 Pushback status message = 帯域制限をやめた時のパケット量の見積もり 下流からの Pushback により帯域制限 Rn を行っているルーター Pushback メカニズム(3/3) 4. Pushback refresh メッセージ 下流ルーターは、上流からの feedback に 基づいて帯域制限を再計算、 refresh メッセージ送信 上流ルーターは pushback refresh メッセー ジが来ない場合、帯域制限を解除 Simulation ～ Local ACC + pushback Simulation ～ Local ACC + pushback Simple Topology での DoS 攻撃の シミュレーション より大きなネットワークでの、DDoS 攻撃のシミュ レーション Flash Crowds congestion signature はパケットのあて先のみ ネットワークシミュレータ ns を使用 Traffic sources good: 正規パケット源 bad : DoS 攻撃者 congestion signature が同じ: 例) あて先が同じ poor: DoS 攻撃者と 誤認識されてしまう かわいそうな正規パケット源 Simulation ～ Simple Topology good source R2 R3 100 Mbps bad source 100 Mbps poor source R1 ここが輻輳 10 Mbps Rn R0 (1)帯域制限なし、 (2) Local ACC のみ、 (3) Local ACC + pushback の各場合について、 R1-R0 間の、各パケットが占める割合を測定 router Simulation ～ Simple Topology DoS 攻撃の設定 攻撃が on の期間と、off の期間が等しい 0 < T < 40 [sec] で、ランダムの決定 on 期間は、 1Mbps の UDP flow を送信 bad flow の数 = 10 ～ 40 結果 default Local ACC Local ACC + pushback Simulation ～ Simple Topology 結果 帯域制限なしの場合 がほぼ100 % 近くまで増えてしまう Local ACC のみの場合 の帯域が制限され、 と は区別不能、 が保護されている は保護されない Local ACC + pushback の場合 と は区別可能、 も保護されている Simulation ～ DDoS Attacks × 10 ホスト ここのバンド幅の 割合を測定 × 4 ホスト × 4 or 32 ホスト Simulation ～ DDoS Attacks 結果 4 ホスト × 2 Mbps (on 時) 32 ホスト × 0.25 Mbps(on 時) Simulation ～ DDoS Attacks 結果 帯域制限なしの場合 帯域のほとんどを が占めてしまう Local ACC のみの場合 は保護されるが、 は保護されない Local ACC + pushback の保護されている割合が、 × 4 の場合の約半分 pushback をしてもまだ、 と × 32 の方では、 を区別しきれない Simulation ～ Flash Crowds Flash Crowds ある Web サイトにアクセスが集中 シミュレーション設定 トポロジーは、DDoS Attack のときと同じ Flash traffic 源×32: 同じ Web サイトにアクセス × 10 : 他のサイトにアクセス HTTP リクエストが完了するまでの時間を測定 Simulation ～ Flash Crowds 結果 Simulation ～ Flash Crowds 結果 Pushback ありの場合 のリクエストの約 80 % が、6 sec で完了 (drop rate: 30 % → 6 %) Flash traffic の方に対しても、それほど悪い 影響は与えていない (drop rate 30% → 33 %) 帯域制限なしの場合 6 sec 以内に完了しているリクエストの割合が 40 % 以下 Conclusions Aggregate-Based 輻輳制御メカニズムを 提案 DDoS 攻撃、 Flash Crowds に対し有効であ ることをシミュレーションで示した Future Work これらのメカニズムの落とし穴の調査 Aggregate-Based な輻輳が実際どのぐら い起こるのかの調査 ポリシー Testbed Network good source R2 R1 R3 10 Mbps R4 5 Mbps bad source 10 Mbps poor source R5 5 Mbps R6 2 Mbps 標的 Rn router References [1] Implementing Pushback: Router-Based Defense Against DDoS Attacks John Ioannidis, Steven M.Bellovin, 2002 [2] Controlling High Bandwidth Aggregates in the Network Ratul Mahajan, Steven M.Bellovin, Sally Floyd, John Ioannidis, Vern Paxson, and Scott Shenker, 2001 References [3] Controlling High Bandwidth Aggregates in the Network (Extended Version) Ratul Mahajan, Steven M.Bellovin, Sally Floyd, John Ioannidis, Vern Paxson, and Scott Shenker, 2001
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