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本文从DNS的隐私与安全问题出发

讲述DoH的诞生、利弊、如何应对

4075字，讲透DoH的前世今生

DoH这个词对于很多安全从业人员并不是个新词，但对其前世今生能洞若观火的却不多。本期前瞻洞察将从DNS的隐私与安全问题出发，讲述DoH为什么诞生，DoH的出现到底利弊几何，对其弊端如何应对。为了便于读者理解，对于“何为隐蔽隧道？”、“DoH如何成为隐蔽隧道的利器？”这些基础性的问题也进行阐述。

一、传统DNS的隐私与安全问题催生安全DNS技术

DNS应该是家喻户晓的一个名词了，中文名叫作域名系统，用来实现域名和IP地址的映射，是互联网不可或缺的基石。DNS明文传输机制便于防火墙等安全设备进行安全检查和审计，但导致了严重的隐私问题和新的安全问题。先说说隐私问题，由于我们日常的DNS请求都经过运营商（ISP），明文传输的DNS信息在运营商那里都是全部公开透明的，用户毫无隐私可言。即使我们无条件相信运营商不会滥用我们的隐私数据，那么在整个互联网里明文传输的DNS信息也难免被第三方合法地、非法地窃听，后果难以意料。除了隐私问题，明文DNS还存在安全问题，比如域名劫持、重定向、钓鱼等。比如，你明明在浏览器输入的是招商银行，但却有可能被劫持到一个外观同招商银行一样的钓鱼网站。已经有充分的证据表明 [1]，DNS流量被用于非安全目的的过度审查、监管和其他非法目的。

由于安全性和隐私性的考量，对DNS进行加密的技术和方案并不少见。最早的有DNSSEC和DNSCrypt。

DNSSEC [2]通过增加签名验签机制以保护DNS数据的完整性，从而防止中间人攻击，但是DNS数据在网络流量中依然是明文格式，不能解决DNS数据机密性的问题。

DNSCrypt[3] 通过开源社区发起，同时解决了DNS数据的完整性和机密性，但是并没有提出RFC标准建议，且网络应用对其支持非常有限。

DNS over TLS (DoT) [4]于2016年正式提出并发布了RFC标准，DoT通过TLS协议对DNS请求和响应进行加密和封装，并工作于853端口。由于DoT在专门的端口提供服务，很容易被防火墙和其他安全设备识别、审查和阻断，可用性方面存在缺陷。

更引人注目和被寄予厚望的是本文的主角DNS over HTTPS (DoH)。这个方案获得IETF正式支持，于2018年10月发布了RFC 8484[5] 。DoH把DNS请求和响应数据包用HTTPS加密，从而防止第三方对明文DNS数据包的窃听和篡改。目前，DoH已经得到包括Cloudflare、Google、Quad9、阿里巴巴等代表性的公开DNS解析商的支持。主流浏览器（包括Chrome、Firefox、Edge等）和Windows11也正式支持了DoH。可以预计，尽管有监管机构和反隐私组织的反对和阻挠，DoH的使用率在未来依然会稳步提升。

二、DoH如何工作

DoH之所以被寄予厚望，主要原因是能良好融合到HTTP生态，网络应用对DoH的支持也更容易。得益于HTTP/2的特点，DoH可以允许服务端先发地把DNS响应push给客户端（早于客户端发起DNS请求），降低了DNS服务的时延，改善网络应用的性能。DoH将DNS请求和响应封装到HTTP请求的主体，客户端跟递归服务器之间建立一个TLS会话，通过HTTPS协议传输封装了DNS请求的HTTP请求。DoH的封装示意图见图 1。

图1：DoH封装示意图

DoH的工作示意图见图 2。跟传统DNS相比，DoH 通过 443 端口的加密 HTTPS 连接接受 DNS 查询将其发送到兼容 DoH 的 DNS 服务器（解析器），而不是在 53 端口上发送纯文本。这样，DoH 就会在常规 HTTPS 流量中隐藏 DNS 查询，因此第三方监听者将无法嗅探流量，无法获悉用户的 DNS 查询，也就无法推断他们将要访问的网站。

图2 ：DoH工作示意图

三、DoH成为隐蔽隧道攻击的利器

成也萧何败也萧何。DoH虽然具备绝佳的隐私保护能力和安全能力获得用户的青睐，也由于DoH被用于隐蔽隧道攻击而遭到政府机构和安全机构的警惕关注。

将DoH隐蔽隧道攻击之前，先说说DNS隐蔽隧道攻击。

由于几乎所有的网络应用都依赖于DNS作为前置条件，防火墙通常开放53端口供DNS服务正常运行，客户端可以连接到内部的DNS服务器或者外部DNS服务器。这就从根源上导致了DNS被攻击者视为天然的、优质的隐蔽通道。

一个简单的DNS隧道攻击流程，见图 3：攻击者首先接管控制一个目标域名的Name Server(NS)；客户端把C&C数据（命令与控制）或目标数据通过编码、加密、混淆等方法嵌入到一个DNS请求的子域名中；在一个TTL窗口中（窗口大小由递归服务器确定），发起的DNS请求的域名的子域名只要是不重复的，那么递归服务器就查询不到缓存数据，就会把请求转到权威域名服务器，并通过NS指派解析到攻击者所控制的域名服务器，攻击者就能收到C&C数据或者目标数据；攻击者在DNS响应数据包里同样可以嵌入C&C数据或者目标数据，并送达客户端。见图 4、图 5示意。

图 3：DNS隧道拓扑图

图4：通过DNS隧道获取控制命令示意

图5：通过DNS隧道回传窃密信息示意

DNS 隧道可以利用多种记录类型来传输数据，例如 A、MX、CNAME、TXT、 NULL 等，见表 1。

表1：资源记录类型

DNS 隧道的实现工具有很多，表 2介绍了三种常见的。

表2：DNS隧道工具

当DoH技术出现后，为上述的DNS隧道攻击提供了新的利器。基于DoH协议构建隐蔽隧道，不仅通信内容可基于HTTPS协议加密，而且与高可信DoH服务的通信（而非本地DNS服务器）不会引发异常行为，避免了基于DNS的恶意行为检测机制。

随着DoH的使用范围日益扩大，基于DoH的隧道攻击势必成为网络安全领域十分棘手的问题。这个威胁并不是针对未来形势耸人听闻的预判，而是已经成为现实的威胁。利用DoH隧道实施数据外传的首款恶意软件Godlua在2019年被披露[6]；利用DoH实施数据外传的APT组织（APT34）在2020年被披露[7]；其他利用DoH隧道技术进行攻击的研究和开源项目参考[8][9][10]。

四、DoH流量识别技术

为了检测DoH隐蔽隧道攻击，需要做两件事。由于DoH流量隐藏在HTTPS加密流量中，首要任务需要把DoH流量识别出来。

来自SANS协会的Hjelm [11]提出了一种识别DoH行为模式的RITA框架，这种方法不采用网络流量，而是采用Zeek IDS的用户日志；作者认为DoH具备规律的行为模式。

图6：RITA实验环境示意图

但是，这个成果经过其他研究人员[12]进行复现发现，RITA并不能从HTTPS流量中识别DoH流量。

Patsakis等人[13]的研究主要集中在基于DNS隧道的DGA和僵尸网络的检测，也提到了DoH和DoT。作者利用Hodrick-Prescott滤波（H-P滤波）检测出基于DoH/DoT的僵尸网络规律的行为模式，并取得很好的效果，见图 7。但是，DoH往往不局限于僵尸网络场景，对于更一般的通用场景下，识别DoH流量更有迫切需求和研究价值。

图7：基于DNS隧道的DGA和僵尸网络的检测

Bushart等人[14]的研究聚焦于识别DoH流量，但局限在于仅仅通过已知的DoH服务商的IP地址进行识别。目前，越来越多的DNS服务商也开始提供DoH服务，且标准DNS和DoH服务都使用一致的IP地址，如谷歌的8.8.8.8、Cloudflare的1.1.1.1。这就使得这种基于IP地址的识别方法不再有效。

图8：基于已知DoH服务商IP地址的识别

五、DoH隧道攻击检测技术

把DoH流量从浩瀚的HTTPS加密流量中识别出来之后，还需要进一步区分这些DoH流量是良性的还是隐蔽隧道攻击。

针对DoH隧道检测技术的研究并不多，大部分研究集中在传统的DNS隧道检测方面。

一些具备代表性的研究成果有：Paxson等人[15]研究开发了一种DNS隧道检测工具，计算DNS请求和响应数据包传递的信息量；Liu等人[16]利用DNS数据包的时间间隙、请求包大小等４个特征训练分类器，实现对DNS隧道的检测；文献[17]提出了一种称为Byte-level CNN的深度神经网络实现检测；Luo等人[18]提出一种可以检测利用A和AAAA资源记录的隧道攻击；Wu等人 采用一种半监督学习的自编码器实现流量特征自动提取，并检测隧道攻击。上述研究成果仅仅针对传统的、明文的DNS数据包发起的隧道攻击。

DoH流量的特征分析可以分为两个阶段：HTTPS客户端-服务端握手阶段、加密传输DNS请求应答阶段。在第一阶段的握手过程中，客户端和服务端之间有少量的数据包交互，且这些数据包包含了明文信息，可用于识别是什么应用发起了HTTPS连接。这个称为TLS指纹的一类技术是实现DoH识别、DoH隧道检测的基础性技术。

TLS指纹技术方面的研究成果颇丰。最具代表性的是Cisco的一些列研究成果[19][20][21][22]，通过对大规模TLS流量的分析，得到恶意软件、企业应用如何使用TLS的模式，提出一种基于目的地上下文和先验知识的精确的TLS指纹生成方法。

考虑到互联网实际场景的复杂性、客户培养后也不能大量发布携带广告信息的，大量发布也会被封号的，一天最多发布1~2条广告内容，发布的时候要注意好时间间隔。如果问答推广的数量比较多，建议找全网天下这样专业靠谱的问答口碑推广公司合作。三、问答推广内容从哪里来问答推广技巧做的就是长尾关键词推广，一定要收集用户关心的问题，只有用户关心的问题，才会有精准目标客户看，所以要做好问答内容的收集。端到递归服务器链路的多样性，基于TLS指纹技术的分类器性能会存在下降。另外，从攻击者视角，攻击者会想方设法逃逸检测。因此，需要构建模拟一些实验场景，通过放大攻击者的逃逸能力从而寻找到DoH隧道检测性能的下确界。如果攻击者需要付出极高代价才能进行逃逸，就能说明DoH隧道检测的有效性。

为数不多且有一定代表性的针对DoH隧道检测的文献，是来自加拿大University of New Brunswick的研究[23]，利用DoH流量特征和神经网络实现了99%的检测准确性。

图9：DoH隧道检测技术框架

六、总结——强盾在何方？

DoH的提出是隐私保护和安全提升的一个里程碑。但是，对于攻击者而言，把攻击活动隐藏到加密的DNS流量是 个不错且必然的选择。由于DNS请求和响应的内容不再可见，现有基于域名特征的DNS隧道检测技术几乎全部失效。

构筑DoH隧道攻击的强盾，思路应聚焦于对加密DoH流量的特征分析。具体是采用各种机器学习模型，尤其是深度神经网络，对DoH流量的统计特征、时序特征进行分类。

需要强调的是，根据文献[24]的研究结论，对HTTPS加密流量进行代理解密会大幅降低连接的安全性。这种简单粗暴的代理解密方法难以持续。因此，采用中间人代理的另外注意回答的时机太早会被判定作弊，太晚有可能被抢先回答，选择适当的时机回答、采纳，才能保证问题得到充分展现，另外注意回答请勿带有敏感词，链接等。我们在做百度知道的时候一定要注意，我们的推广是要在内容上给用户提供价值的基础上，巧妙软植入，这才是平台接受的形式。做百度知道我们需要有一个完整的思路，把时间规划好，与此同时还需要及时的去了解和掌握百度知道的一些新规则。方式对DoH流量进行解密从而把DoH隧道检测问题降级为传统DNS隧道检测的思路并不可行。

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[1] P. Pearce, B. Jones, F. Li, R. Ensafi, N. Feamster, N. Weaver, V. Paxson, Global measurement of DNS manipulation, in: 26th USENIX Security Symposium, USENIX Security, 2017, pp. 307–323.

[2] DNSSEC, https://www.dnssec.net/.

[3] DNScrypt, https://www.dnscrypt.org/.

[4] DNS over TLS (DoT), RFC7858, https://tools.ietf.org/html/rfc7858.

[5] DNS over HTTPS (DOH), RFC8484, https://tools.ietf.org/html/rfc8484

[6] First-ever malware strain spotted abusing new DoH (DNS over HTTPS) protocol, https://www.zdnet.com/article/first-ever-malware-strain-spotted-abusingnew-doh-dns-over-https-protocol/.

[7] Iranian hacker group becomes first known APT to weaponize DNS-over-HTTPS 其次，可以选择百度底部的相关搜索词，也可以登录百度推广的客户端后台参考一些相关词。这些单词将被展开，但只会显示那些具有搜索和流量的单词。所以不要忽视这一点，总结公式是：黄金标题=核心关键词+扩展词(参见百度下拉框和相关搜索词+其他渠道)，字数不宜太多，一般为10至15个词。答题时，内容很重要，一定要紧贴题目，不跑题，突出题目关键词。百度知道推广的目的是为了提升形象，提高曝光率，而表现形式则是多样化的，百度网页搜索关键词可以看到为最佳表现形式。 (DoH), https://www.zdnet.com/article/iranian-hacker-group-becomesfirst-known-apt-to-weaponize-dns-over-https-doh/.

[8] DNS exfiltration over DNS over HTTPS (DoH) with godoh, https://sensepost.com/blog/2018/waiting-for-godoh/

[9] Data exfiltration over DNS request covert channel, https://github.com/Arno0x/DNSExfiltrator.

[10] D. A. E. Haddon and H. Alkhateeb. 2019. Investigating Data Exfiltration in DNS Over HTTPS Queries. In 2019 IEEE 12th International Conference on Global Security, Safety and Sustainability (ICGS3).

[11] Drew Hjelm. 2019. A New Needle and Haystack: Detecting DNS over HTTPS Usage. (2019).

[12] D. Vekshin, K. Hynek, T. Cejka, DoH insight: detecting DNS over HTTPS by machine learning, in: Proceedings of the 15th International Conference on Availability, Reliability and Security, 2020, pp. 1–8.[

留下相关品牌和产品信息在互联网发展前期，很多人做问答推广的时候，不管回答内容是什么，都会在内容里留下链接以及联系方式，这种广告方式在当时非常有效，然而今天，互联网技术更新跌打，这种方法已经不适应了，很容易被平台查到后删除或者封禁账号。所以现在做问答推广的时候，一般都是在回答内容里巧妙的植入品牌信息和产品信息。13] Constantinos Patsakis, Fran Casino, and Vasilios Katos. 2020. Encrypted and covert DNS queries for botnets: Challenges and countermeasures. Computers & Security 88 (2020), 101614.[

14] Jonas Bushart and Christian Rossow. 2019. Padding Ain’t Enough: Assessing the Privacy Guarantees of Encrypted DNS. arXiv preprint arXiv:1907.01317 (2019).

[15] V. Paxson, M. Christodorescu, M. Javed, J. Rao, R. Sailer, D.L. Schales, M. Stoecklin, K. Thomas, W. Venema, N. Weaver, Practical comprehensive bounds on surreptitious communication over DNS, in: 22nd USENIX Security Symposium, USENIX Security, 2013, pp. 17–32.

[16] J. Liu, S. Li, Y. Zhang, J. Xiao, P. Chang, C. Peng, Detecting DNS tunnel through binary-classification based on behavior features, in: 2017 IEEE Trustcom/BigDataSE/ICESS, IEEE, 2017, pp. 339–346.

[17] M. Luo, Q. Wang, Y. Yao, X. Wang, P. Yang, Z. Jiang, Towards comprehensive detection of DNS tunnels, in: IEEE Symposium on Computers and Communications, ISCC, IEEE, 2020, pp. 1–7.

[18] K. Wu, Y. Zhang, T. Yin, TDAE: Autoencoder-based automatic feature learning method for the detection of DNS tunnel, in: 2020 IEEE International Conference on Communications, ICC, IEEE, 2020, pp. 1–7.

[19] B. Anderson, D. McGrew, TLS beyond the browser: Combining end host and network data to understand application behavior, in: Proceedings of the Internet Measurement Conference, IMC, 2019, pp. 379–392.

[20] B. Anderson, D. McGrew, Machine learning for encrypted malware traffic classification: accounting for noisy labels and non-stationarity, in: Proceedings of the 23rd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, KDD, 2017, pp. 1723–1732.

[21] B. Anderson, S. Paul, D. McGrew, Deciphering malware’s use of TLS (without decryption), J. Comput. Virol. Hacking Tech. 14 (3) (2018) 195–211.

[22] B. Anderson, D. McGrew, Accurate TLS fingerprinting using destination context and knowledge bases, 2020, arXiv preprint arXiv:2009.01939[23] M. MontazeriShatoori, L. Davidson, G. Kaur, A.H. Lashkari, Detection of DoH tunnels using time-series classification of encrypted traffic, in: The 5th IEEE Cyber Science and Technology Congress, IEEE, 2020, pp. 63–70.

[24] Z. Durumeric, Z. Ma, D. Springall, R. Barnes, N. Sullivan, E. Bursztein, M. Bailey, J.A. Halderman, V. Paxson, The security impact of HTTPS interception, in: Network and Distributed System Security Symposium, NDSS, 2017.

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