在世界的隐秘角落，无数扫描和控制指令正在从一个 IP 涌出。站在云端俯视，偌大的版图上，一台台服务器甚至没来得及挣扎就放弃了抵抗。它们的“眼睛”变得通红。在暗色的夜里集结成军，准备听命于撒旦的指引，向安睡的世界发起攻击。
平行世界中，一个僵尸网络正在诞生。
黑客如巫师一般，挥一挥黑袍的衣袖，所有的机器同时喷射出巨大的数据，打向某个平台。瞬间可怜的服务器就被巨大的流量淹没。在我们的世界里，这被称为 DDoS 攻击。
然而，巫师手上的“俘虏”——可怜的服务器，并不是无脑的僵尸。他们同样可以用强大的计算资源，为黑客“挖”比特币；当然，他们也可以列队整齐，为某个服务刷单。
靠吸血敛财，是黑帽黑客的生活方式。
【僵尸网络】
百鸟惊林——黑客的武器
控制，是一切黑客进攻的根本方法。
无论是控制僵尸网络，还是窃取企业信息，首要的一步就是入侵企业的服务器。而目前，中国绝大多数的网站服务器都在云端。
如果黑客想要入侵的服务器恰好位于阿里云（其实这个几率相当高），那么他首先要面临的，就是一位安驻云端的门神——叶敏。
叶敏的官方 Title 是阿里云云盾的安全技术负责人。从2010年加入阿里开始，他见证了云计算从踽踽独行到百万雄兵；他同样见证了云计算的城池之外，黑客们从散兵游勇到集结成军。
“企业的数据和服务都运作在阿里云上， 所以我们有义务给客户展示周围正在发生的事情。”他说。
【叶敏】
撞库 IP，安能辨我是雌雄
叶敏告诉雷锋网，根据他掌握的资料，就连他自己的某些低强度的（并不是那么重要的）密码也被泄露在了互联网上。黑产用这些数以亿计的数据库不断地“撞库”，从而获得同一个用户在不同网站上的信息。
为了保护阿里云的客户，一旦遇到客户被撞库的情况，需要对恶意 IP 做出“处罚决策”。例如，最简单的，封禁这个 IP。
粗略地一想，识别撞库很简单。那就是某个 IP 高频率地登陆不同的账户。但是我们在研发监测模型的时候发现，事情远不是这么简单。因为 IP 的类型很复杂。
有一些 IP 是出口 IP，比如一个学校所有的学生都共用一个IP 出口；
有一些是功能性的 CDN；
另外还有一些高频尝试并不是撞库，而是暴力破解，或者垃圾注册。
叶敏说。
在这种情况下， 如果简简单单封禁一个IP，就不一定是明智的选择。如果这是一个学校 IP，那么整个学校都无法访问这个业务；如果这是一个公司 IP，那么整个公司都无法访问；如果这是一个出口 IP，有可能几万人都被“误杀”。显然没有一个网站愿意动不动就有好几万人无妨访问自己的业务，气愤地打电话过来投诉。
至于叶敏如何解决这个问题，我们后文分解，且看黑客的下一个武器。
Webshell，美女还是画皮
在绝大多数以赚钱为目的“信息窃取”攻击里（当然有少量为了政治和商业目的针对进攻），黑产从业者往往会采用工具化的程序，大批量地在网站里植入后门，然后统一加以控制。
Webshell，就是黑客挖进网站的地道出口中， 做常见的一种。
看过地道战的童鞋们还记得，日本兵即使绞尽脑汁，也经常猜不到地道的出口到底在什么奇葩的位置。在网络攻防中，情况也有类似之处。因为 Webshell 的位置和形态千奇百怪。在一般人看来，一个文件究竟是后门还是正常的程序，就像夜读的才郎看到窗口的姑娘，分不清究竟是美女还是画皮。而且，通过一个 webshell，如何追溯到黑客的行踪，也是一个高难度的问题。
不过，这难不倒像叶敏一样的福尔摩斯。“对于一个有经验的安全人员来说，查看一下网站日志的基本情况，就差不多可以知道黑客进攻到哪一步，是否已经得手。”他说。
难倒叶敏的是，全中国有30%的商业网站坐落在阿里云上。而叶敏的团队只有8个人。
如果你只服务一个客户，那么只要两三个技术人员，就可以用手工排查的方法全部搞定，当这个数量乘以万，乘以十万，就出现了完全不一样的情况。你需要一个全自动的机器。
他说。
“机械战警”的反击
“对于人来说，很多技巧已经烂熟于心。比如开车，我甚至可以边聊天边开车。但是你让程序去开车，难度就不是一个级别了。
同样，对安全人员来说并不难的进攻检测，如果想让机器学会，就要付出很多努力。”
正如上文所说，面对如此大量的工作，叶敏别无选择，只能拼尽团队的智商制造一个“机械战警”。制造这个机械战警的究极奥义在于：把人的经验传授给机器。
机器福尔摩斯
这个福尔摩斯名叫云盾。
为了改进云盾检测入侵的效果，叶敏仔细研究了黑客进攻的每一个招式。
有一些入侵方式，并不是自动化程序可以防御的。比如弱口令，黑客一旦掌握了网络口令，我们是没有办法阻止一个使用正确密码登陆的。另外，有一些漏洞在没有登录权限的情况下，是无法被自动化工具检查到的。
叶敏和团队总结了一百多种黑客入侵的奇葩方式，然后把这些方式的对抗方法做成自动化的规则输入到阿里云盾中。
当然，福尔摩斯不仅是能够发现案件，最大的功力在于：可以抓到凶手。
我们的工作是训练机器可以读取日志文件。针对一个 Webshell，根据日志的时间，查看 Webshell 产生前一秒，是否有某一个 Java 漏洞被利用，而这个漏洞被利用的同时，网络上产生了什么流量，这个流量是哪里发出来的。
这，就是叶敏训练“机器战警”的方法。
机器卫队
机器福尔摩斯，从某种程度上说是一个失败。因为福尔摩斯发现问题的时候，往往黑客已经成功植入后门。在一切都没发生之前，你需要一个“机器卫队”。
一个正常访问者和恶意访问者的动作和频率都是不一样的，这就让自动化判断成为了可能。
当然，世界上已经存在众多自动化的网络防火墙。不过叶敏想要用更加智能的方法改进防火墙。
以往的防火墙往往使用规则识别，我希望研发一个纯数学模型来识别web攻击。例如一段URL，有经验的安全员看到这些数字和字母就基本能够判断它的危险性。所以我希望机器也能做到。
我们把这些数字和字母的参数样本交给机器，让它自己去学习，这样它就可以学习出一个模型，用来识别攻击。
目前在阿里云上，基于规则的防火墙和基于数据的防火墙在同时运行，两个系统存在一些差异，互相可以检查出对方的误报和漏报。
改进这套系统，也是叶敏近期的重要工作之一。
机器鉴别师
现在，需要回答一个悬而未决的问题。那就是如何用自动化程序判断一个 IP 究竟是不是“撞库 IP”呢？
叶敏告诉雷锋网(公众号：雷锋网)，他和团队设计了一套系统。让所有的流量经过一个分析系统，把其中所有的登陆请求抽取出来，放到数学模型里计算。这个数学模型里，有诸多筛选条件：
- 登录频率的分布；
- 用户名、密码的特征；
- IP的信誉度。
这些条件，恰恰可以筛选出一个 IP 究竟是出口IP、CDN IP还是个人 IP。这就为阻断撞库行为提供了非常精准的情报。
当然，尊崇技术的叶敏同样承认，机器判断会存在误判的可能。不过他表示，这个系统的准确率应该是非常高的。
我们用来判断准确率的一个重要指标就是用户的投诉率，虽然在系统开始运行的时候，会有用户投诉被“误杀”。不过最近几个月我们都没有接到误杀的投诉了。
独门必杀技——大数据
在偌大的云版图上，黑客武器和叶敏研发的“机器战警”上演着旷日持久的战争。
等等，好像还有一件事没有解决。你还记得文章开头的那些僵尸网络和它们背后的巫师吗？即使把黑客控制的服务器全部“解救”，仍然难以阻止黑客本人法外逍遥。
你别忘了，全网30%的网站都在阿里云上。
叶敏不无骄傲。这个数据是阿里云的必杀王牌。
由于使用阿里云服务的企业众多，所以这些被黑客控制的“肉鸡”很大概率也处在阿里云上。通过分析肉鸡的流量和行为，加上我们的秘密技术，就可以感知到控制方的来源。
叶敏告诉雷锋网，对于200G流量以上的 DDoS 攻击，已经有90%可以定位到控制端。这些都是通过自动化的工具完成的。“去年我们总共溯源了30起 DDoS 攻击，其中80%-90%都找到了背后具体的人。”
神秘巫师的面纱被无情地撕下，这是一场技术的胜利。
实际上，这是一个典型的大数据应用场景。每天有无数黑客攻防战争发生在阿里云的地盘上，这些数据可以被汇总，成为一个 IP 信誉库。在大数据库中，每一个 IP 都会有相应的黑白标签。
在这个“机械战警”心里，来人究竟是人是鬼是妖是魔，也许早就有了定论。
以上这些，都是叶敏和团队在进行的前沿研究，这些技术正在试错和完善中。
叶敏为雷锋网描绘了一幅场景：
当一个访问者出现，我们能立刻拿出一个IP画像，包含了他的所有属性，他历史上有没有过恶意行为，他的惯用攻击手法是什么。通过分析他的访问行为，再结合当前业务，我们能判断出攻击者的意图，他是想拉数据还是想控制服务器。并且及时阻止这种情况发生。
不需要太久的时间，我们就能实现，他说。为了网络世界的阳光普照，像叶敏一样的安全大牛任重而道远。
本文作者：史中
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