MEDIÇÃO, CARACTERIZAÇÃO E REDUÇÃO DOS CUSTOS ASSOCIADOS AO TRÁFEGO DE SPAM
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- Renata Gameiro Silva
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1 MEDIÇÃO, CARACTERIZAÇÃO E REDUÇÃO DOS CUSTOS ASSOCIADOS AO TRÁFEGO DE SPAM Osvaldo Luís H. M. Fonseca DCC-UFMG NIC.br 13 de maio de / 65
2 Internet e sistemas autônomos Level3 Verizon Google AS1 Tinet Spa AS3 AS4 Amazon PTT AS5 AS6 TeliaNet AS10 Embratel AS13 AS7 AS11 GVT AS9 MailRu AS12 AS14 2 / 65
3 Mensagens de spam e o tráfego 70% das mensagens de Frequentemente associadas a: propagação de malware divulgação de produtos ilegais disseminação de mensagens de phishing 3 / 65
4 Combate ao spam e custos associados Batalha contra os spammers: combate ao envio de spam na origem evitar custo gerado pelo tráfego de spam Custo do spam: spam gera um alto custo para as entidades da Internet apenas custo agregado 4 / 65
5 Objetivos Analisar o custo gerado pelo tráfego de spam para cada sistema autônomo incentivar a filtragem do spam Mitigar o custo do tráfego de spam 5 / 65
6 Sumário 1 Introdução 2 Metodologia Infraestrutura de coleta Medição das rotas percorridas pelas mensagens Mapeamento do traceroute para o caminho no nível de AS Cálculo do custo do tráfego de spam 3 Análise do Custo do Tráfego de Spam Estudo de caso - Honeypot AT-01 Análise Geral do Honeypots Análise do tráfego líquido de spam 4 Filtrando o Tráfego de Spam Filtrando o tráfego de spam 5 Conclusão e Trabalhos Futuros 6 / 65
7 Sumário 1 Introdução 2 Metodologia Infraestrutura de coleta Medição das rotas percorridas pelas mensagens Mapeamento do traceroute para o caminho no nível de AS Cálculo do custo do tráfego de spam 3 Análise do Custo do Tráfego de Spam Estudo de caso - Honeypot AT-01 Análise Geral do Honeypots Análise do tráfego líquido de spam 4 Filtrando o Tráfego de Spam Filtrando o tráfego de spam 5 Conclusão e Trabalhos Futuros 7 / 65
8 Infraestrutura de coleta 8 / 65
9 Infraestrutura de coleta 9 / 65
10 Infraestrutura de coleta 10 / 65
11 Infraestrutura de coleta Foram utilizados cinco honeypots: AT, BR, US, NL e UY redes com características diferentes As mensagens foram coletadas entre 8 de setembro e 8 de outubro de / 65
12 Infraestrutura de coleta Caracterização das 133 milhões de mensagens de spam capturadas pelos honeypots: mais endereços IP distintos 879 ASes 115 países Endereços IP (%) Mensagens (%) Open relay Open proxy / 65
13 Infraestrutura de coleta Level3 Verizon CDN AS1 AS2 AS3 AS4 PTT CDN Botnet Zombie Honeypot Servidor de AS5 AS6 AS7 AS8 AS13 Servidor de spam dedicado AS11 AS9 AS10 AS12 13 / 65
14 Sumário 1 Introdução 2 Metodologia Infraestrutura de coleta Medição das rotas percorridas pelas mensagens Mapeamento do traceroute para o caminho no nível de AS Cálculo do custo do tráfego de spam 3 Análise do Custo do Tráfego de Spam Estudo de caso - Honeypot AT-01 Análise Geral do Honeypots Análise do tráfego líquido de spam 4 Filtrando o Tráfego de Spam Filtrando o tráfego de spam 5 Conclusão e Trabalhos Futuros 14 / 65
15 Medição das rotas percorridas pelas mensagens Ripe Atlas é uma plataforma de medição distribuída: mais de máquinas em diferentes países 15 / 65
16 Medição das rotas percorridas pelas mensagens 16 / 65
17 Medição das rotas percorridas pelas mensagens 17 / 65
18 Medição das rotas percorridas pelas mensagens 18 / 65
19 Medição das rotas percorridas pelas mensagens 19 / 65
20 Medição das rotas percorridas pelas mensagens Cota de 500 medições por honeypot: 50 medições para as rotas entre spammers e o honeypot 450 medições para as rotas entre o honeypot e os servidores de medições de traceroute 20 / 65
21 Medição das rotas percorridas pelas mensagens 40% dos 879 ASes são cobertos por máquinas do RIPE Atlas o envio de spam está concentrado em poucos ASes 92% das mensagens são cobertas (spammers e honeypots) 70% das mensagens são cobertas (honeypots e servidores de ) 21 / 65
22 Medição das rotas percorridas pelas mensagens ATLAS Level3 ATLAS Verizon CDN AS1 AS2 ATLAS AS3 AS4 PTT CDN Botnet Zombie Honeypot Servidor de e- mail AS5 AS6 AS7 ATLAS ATLAS AS8 ATLAS Servidor de spam dedicado ATLAS Ripe Atlas Probe AS11 AS9 AS12 ATLAS ATLAS AS10 ATLAS ATLAS Proteger a identidade dos honeypots 22 / 65
23 Sumário 1 Introdução 2 Metodologia Infraestrutura de coleta Medição das rotas percorridas pelas mensagens Mapeamento do traceroute para o caminho no nível de AS Cálculo do custo do tráfego de spam 3 Análise do Custo do Tráfego de Spam Estudo de caso - Honeypot AT-01 Análise Geral do Honeypots Análise do tráfego líquido de spam 4 Filtrando o Tráfego de Spam Filtrando o tráfego de spam 5 Conclusão e Trabalhos Futuros 23 / 65
24 Mapeamento do traceroute para o caminho no nível de AS ATLAS Level3 ATLAS Verizon CDN AS1 AS2 ATLAS AS3 AS4 PTT CDN Botnet Zombie Honeypot Servidor de e- mail AS5 AS6 AS7 ATLAS ATLAS AS8 ATLAS Servidor de spam dedicado ATLAS Ripe Atlas Probe AS11 AS9 AS12 ATLAS ATLAS AS10 ATLAS ATLAS Caminho no nível de AS 24 / 65
25 Mapeamento do traceroute para o caminho no nível de AS Base de dados iplane mapeamento de endereço IP para AS mapeia um prefixo IP para o AS que anunciou aquele prefixo 25 / 65
26 Mapeamento do traceroute para o caminho no nível de AS Avaliação para um dos honeypots: caminhos no nível de AS obtidos pelo mapeamento das rotas caminhos no nível de AS retiradas da tabela BGP 89,16% das rotas no nível de AS são idênticas 99,39% das rotas no nível de AS diferem em no máximo um AS 26 / 65
27 Sumário 1 Introdução 2 Metodologia Infraestrutura de coleta Medição das rotas percorridas pelas mensagens Mapeamento do traceroute para o caminho no nível de AS Cálculo do custo do tráfego de spam 3 Análise do Custo do Tráfego de Spam Estudo de caso - Honeypot AT-01 Análise Geral do Honeypots Análise do tráfego líquido de spam 4 Filtrando o Tráfego de Spam Filtrando o tráfego de spam 5 Conclusão e Trabalhos Futuros 27 / 65
28 Cálculo do custo do tráfego de spam Tier-1 ATLAS ATLAS relação P2P Level3 Verizon CDN Cliente (abaixo) para provedor (acima) Botnet Zombie AS1 AS2 ATLAS AS3 AS4 CDN Honeypot Transit IXP1 Servidor de e- mail AS5 AS6 AS7 ATLAS ATLAS AS8 ATLAS Servidor de spam dedicado ATLAS Ripe Atlas Probe Stub AS11 AS9 AS12 ATLAS ATLAS AS10 ATLAS ATLAS 28 / 65
29 Cálculo do custo do tráfego de spam Base de dados de relações entre ASes da CAIDA 95% de precisão cliente-provedor ASes parceiros Assumimos que: clientes pagam a provedores parceiros trocam tráfego livres de cobrança 29 / 65
30 Cálculo do custo do tráfego de spam Contratos das relações comerciais entre ASes são privados: não conseguimos estimar o valor de cada byte estimamos o custo como o volume de spam trafegado entre provedores e clientes 30 / 65
31 Sumário 1 Introdução 2 Metodologia Infraestrutura de coleta Medição das rotas percorridas pelas mensagens Mapeamento do traceroute para o caminho no nível de AS Cálculo do custo do tráfego de spam 3 Análise do Custo do Tráfego de Spam Estudo de caso - Honeypot AT-01 Análise Geral do Honeypots Análise do tráfego líquido de spam 4 Filtrando o Tráfego de Spam Filtrando o tráfego de spam 5 Conclusão e Trabalhos Futuros 31 / 65
32 Estudo de caso - Spammers ao honeypot O sentido das arestas indicam a direção das medições O tipo da linha indica o tipo de relação entre os ASes 32 / 65
33 Estudo de caso - Pouco incentivo 33 / 65
34 Estudo de caso - Pouco incentivo 34 / 65
35 Estudo de caso - Pouco incentivo 35 / 65
36 Estudo de caso - Pouco incentivo 36 / 65
37 Estudo de caso - Filtro de spam na origem 37 / 65
38 Estudo de caso - Filtro de spam na origem 38 / 65
39 Estudo de caso - Filtro de spam na origem 39 / 65
40 Sumário 1 Introdução 2 Metodologia Infraestrutura de coleta Medição das rotas percorridas pelas mensagens Mapeamento do traceroute para o caminho no nível de AS Cálculo do custo do tráfego de spam 3 Análise do Custo do Tráfego de Spam Estudo de caso - Honeypot AT-01 Análise Geral do Honeypots Análise do tráfego líquido de spam 4 Filtrando o Tráfego de Spam Filtrando o tráfego de spam 5 Conclusão e Trabalhos Futuros 40 / 65
41 Análise geral dos honeypots Os ASes que hospedam os honeypots são os mais onerados estão hospedados em redes pequenas pagam para receber as mensagens de spam pagam para encaminhar as mensagens de spam Redes menores que hospedam servidores vulneráveis proxies e relays abertos em geral, são as mais oneradas 41 / 65
42 Análise geral dos honeypots O honeypot US-03 está hospedado em uma rede maior O AS do honeypot US-03 consegue evitar custos 56% do tráfego chega ao honeypot sem custo 84% do tráfego é encaminhado a ASes parceiros 42 / 65
43 Amplificação do tráfego de spam Amplificação do tráfego ao alcançar servidores SMTP Mensagem X Destinatários: abc@gmail.com def@yahoo.com ghi@gmail.com cab@hotmail.com fed@hotmail.com Corpo da mensagem. YAHOO GMAIL HOTMAIL 43 / 65
44 Estudo de caso - Amplificação do tráfego 44 / 65
45 Estudo de caso - Amplificação do tráfego 45 / 65
46 Estudo de caso - Amplificação do tráfego 46 / 65
47 Amplificação do tráfego de spam AS do honeypot US-03: maior amplificação tráfego de entrada igual a 94,47 GB tráfego de saída é igual a 511,75 GB (5,4 vezes maior) deixa de pagar por 432 GB (84,48%) 47 / 65
48 Sumário 1 Introdução 2 Metodologia Infraestrutura de coleta Medição das rotas percorridas pelas mensagens Mapeamento do traceroute para o caminho no nível de AS Cálculo do custo do tráfego de spam 3 Análise do Custo do Tráfego de Spam Estudo de caso - Honeypot AT-01 Análise Geral do Honeypots Análise do tráfego líquido de spam 4 Filtrando o Tráfego de Spam Filtrando o tráfego de spam 5 Conclusão e Trabalhos Futuros 48 / 65
49 Análise do tráfego líquido de spam Tráfego líquido de spam Um AS lucra quando o tráfego líquido de spam é positivo Um AS paga quando o tráfego líquido de spam é negativo Classificamos os ASes em três categorias ASes grandes ASes médios ASes pequenos 49 / 65
50 Análise do tráfego líquido de spam Tier-1 ATLAS ATLAS relação P2P Level3 Verizon CDN Cliente (abaixo) para provedor (acima) Botnet Zombie AS1 AS2 ATLAS AS3 AS4 CDN Honeypot Transit IXP1 Servidor de e- mail AS5 AS6 AS7 ATLAS ATLAS AS8 ATLAS Servidor de spam dedicado ATLAS Ripe Atlas Probe Stub AS11 AS9 AS12 ATLAS ATLAS AS10 ATLAS ATLAS 50 / 65
51 Análise do tráfego líquido de spam raramente pagam pelo tráfego de spam lucram com a troca de tráfego com seus clientes podem lucrar duas vezes com o tráfego de algumas mensagens 51 / 65
52 Análise do tráfego líquido de spam lucram com a troca de tráfego com seus clientes pagam com a troca de tráfego com seus provedores tem tráfego líquido de spam negativo 52 / 65
53 Análise do tráfego líquido de spam pagam pela maior parte do tráfego recebem e originam tráfego de spam pagam pela troca de tráfego com seus provedores 53 / 65
54 Análise do tráfego líquido de spam redes grandes não se beneficiam da filtragem de spam esforços na filtragem de spam devem se concentrar em: redes médias e redes pequenas 54 / 65
55 Sumário 1 Introdução 2 Metodologia Infraestrutura de coleta Medição das rotas percorridas pelas mensagens Mapeamento do traceroute para o caminho no nível de AS Cálculo do custo do tráfego de spam 3 Análise do Custo do Tráfego de Spam Estudo de caso - Honeypot AT-01 Análise Geral do Honeypots Análise do tráfego líquido de spam 4 Filtrando o Tráfego de Spam Filtrando o tráfego de spam 5 Conclusão e Trabalhos Futuros 55 / 65
56 Filtrando o tráfego de spam Alguns ASes lucram com o tráfego de spam Outros pagam pelo tráfego de spam, mas podem não estar interessados em filtrar as mensagens de spam na descida do caminho AS3 AS7 AS8 AS11 AS9 AS10 AS12 Cliente Provedor 56 / 65
57 Algoritmo proposto AS3 AS7 AS8 AS11 AS9 AS10 AS12 Cliente Provedor ASes que pagam para receber as mensagens de spam ASes que pagam para encaminhar as mensagens de spam 57 / 65
58 Filtrando o tráfego de spam A curva pontilhada em preto mostra o cenário em que cada AS faz acordo com quinze ASes aleatórios, sem utilizar nosso algoritmo Os ASes escolhidos podem não se beneficiar com a filtragem Não reduz significativamento o custo do tráfego de spam 58 / 65
59 Filtrando o tráfego de spam A curva tracejada em vermelho mostra o cenário em que cada AS faz acordo com os dez ASes que levarão a uma maior redução dos custos Reduz o tráfego de spam em 100% para 37% dos ASes Reduz o tráfego de spam pelo menos 50% para 77,06% do ASes 59 / 65
60 Filtrando o tráfego de spam A curva em azul mostra o cenário em que todos os pares de ASes apontados pelo algoritmo aceitam colaborar com a filtragem de spam Reduz o tráfego de spam em 100% para 60,14% dos ASes Reduz o tráfego em pelo menos 50% para 88,66% dos ASes 60 / 65
61 Conclusões Redes grandes têm pouco incentivo econômico para filtrar mensagens de spam Mostramos que a instalação de filtros que impeçam as mensagens de sair dos servidores SMTP evita a replicação das mensagens e reduz drasticamente o tráfego de spam gerência de porta 25 Os resultados mostram que a escolha de apenas dez parcerias utilizando o algoritmo proposto é capaz de reduzir grande parte dos custos associados ao tráfego de spam 61 / 65
62 Trabalhos Futuros Estender essas análises para outras fontes de tráfego indesejado Criar um serviço de monitoramento constante: Alertar os sistemas autônomos quando os custos associados ao tráfego de spam estiverem aumentando para suas redes Incentivar mais operadores de rede a adotarem medidas para mitigar o tráfego de spam 62 / 65
63 MEDIÇÃO, CARACTERIZAÇÃO E REDUÇÃO DOS CUSTOS ASSOCIADOS AO TRÁFEGO DE SPAM Osvaldo Luís H. M. Fonseca DCC-UFMG NIC.br 13 de maio de / 65
64 Publicações Uma Análise do Custo do Tráfego de Spam para Operadores de Rede Apresentado no Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos - SBRC 2015 Measuring, Characterizing, and Avoiding Spam Traffic Costs Aceito para publicação no Internet Computing. 64 / 65
65 Filtrando o tráfego de spam Cada AS x que paga para receber mensagens de spam: coletar as mensagens de spam recebidas de provedores identificar os ASes que pagam para encaminhar essas mensagens oferecer acordos para filtragem de spam Cada AS x que paga para encaminhar mensagens de spam: coletar as mensagens de spam encaminhadas por provedores identificar os ASes que pagam para recebê-las oferecer um acordo para filtrar essas mensagens 65 / 65
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