2018年DDoS攻击全态势：战胜第一波攻击成“抗D” 关键

概述 

经过有关部门以及企业的联合整治，相比2017年DDoS攻击次数降低了约22%。虽然DDoS攻击在数量上有减缓的态势，但经过数据分析发现，DDoS的攻击手法更加多样，针对同一用户DDoS攻击的平均次数有所增加。 

2018年针对企业用户的DDoS攻击中，单一攻击流量的DDoS攻击比例减少10%，应用层的攻击比例增加了30%。更多的DDoS攻击使用混合流量，表明攻击者企图通过组合攻击的方式找到防护方的弱点，任意一种流量的漏过都可能导致防护层后面的服务瘫痪。同时，攻击者增加应用层的攻击流量，这要求应用层流量分析必须准确且自动化的产出清洗策略，这给流量清洗服务带来更大的挑战。DDoS攻击手法的变化，对流量清洗服务的准确性和自动化能力提出更高的要求，是企业和DDoS防护厂商需要提高注意的地方。 

另外，2018年针对同一用户的DDoS攻击次数增加了21%，表明攻击者更有恒心达到其诉求，所以在遭到DDoS攻击时需要及时识别到风险并做好风险管理预案。抱有侥幸心理接受风险的做法可能意味着承受比以前更大的损失。 

1.  攻击态势 

1.1 攻击趋势 

阿里云安全团队统计了2018年峰值流量超过50Gbps以上的DDoS事件分布，如图2-1所示；同时统计了2018年DDoS攻击月度峰值流量趋势，如图2-2所示。从图中可以看出，2018年DDoS峰值流量大于50Gbps事件有1.6万次，与2017年相比有大幅度降低。2018年，阿里云安全团队为某游戏客户成功抵抗了峰值流量超过1Tbps的DDoS攻击，DDoS攻击进入Tbps 时代。 

由此不难看出，虽然DDoS大流量攻击数量有所下降，但攻击强度和目的性有所增强。 

1.2  攻击行业分布 

网站和游戏行业是主要的DDoS攻击目标，两者共占据DDoS攻击目标的46.85%。网站因为基数大占比最高，游戏由于对网络质量要求高,也容易成为被攻击的目标。另外统计还发现DDoS攻击更容易发生在16:00-20:00的时间段，游戏行业更容易在周一遭到攻击。

1.3  攻击种类分布 

当前存量反射源最多的攻击类型分别是SSDP、DNS、CLDAP、Memcached。UDP  Flood仍然是最常见的攻击类型，但是由于UDP  Flood  易清洗已经有下降的趋势。Memcached反射攻击因为放大倍数大，存量反射源多已经成常见的攻击手法。 

1.4  攻击目的端口分布 

Web服务和游戏端口的DDoS攻击仍是主要的攻击目标，分别占比23%和13%，分布情况整体与行业DDoS攻击事件相符合。 

1.5  核心观点 

相比去年，2018年DDoS攻击的事件数趋于缓和，但DDoS攻击带来的挑战却越来越大。主要表现在以下几个方面： 

1).  TCP类型的攻击在DDoS攻击威胁中占据着更重要的比重。得益于运营商、云厂商、IDC等各方对于DDoS反射源的治理加强，UDP反射类型攻击在整个DDoS攻击中的占比有下降的趋势，而基于肉鸡的TCP类型的攻击方式则得到了加强。这种变化将使得攻防双方的对抗变得更为激烈。 

2).  应用层攻击对抗越来越激烈。应用层攻击变化越来越多，攻击者也通过变化攻击特征和手法，来绕过传统DDoS防御规则，因此若完全依靠于DDoS防御专家手工分析攻击报文来调整防御策略，那专家疲于救火，根本无法满足响应时间要求，导致用户业务恢复时间长。此时，智能防护能力显得愈发重要，能够基于用户业务历史情况产生符合用户业务的基线，同时智能判断攻击情况，根据攻击特征自动调整策略，确保快速防护，使用户业务得到秒级恢复，并确保不影响用户业务连续性。 

3).  游戏等行业依然是攻击发生最频繁的区域。利润丰厚、对网络质量要求高、同质竞争激烈是这些行业的特点。为了赢得更多的用户，赚取更多的利润，行业内部激烈的恶意竞争使得DDoS攻击长盛不衰。 

4).  攻击峰值已经以T为单位。随着新的DDoS攻击方式涌现，DDoS已经进入了T级峰值时代，并且在不断刷新记录。 

5).DDoS攻击中，IoT设备的数量明显提升。随着物联网的普及，越来越多的智能硬件走进千家万户。但是不管是生产厂家，还是普通民众，信息安全意识都还相对薄弱。智能硬件的联网为黑客发起更大规模的攻击创造了绝佳机会。我们相信在未来比较长的一段时间内，这一趋势不会有明显的改变。 

2.  DDoS僵尸网络分析 

2.1  木马家族分布 

随着移动互联网的普及，在TOP10的木马家族中，Mirai、Dofloo和Gafgyt是针对IoT的木马病毒，已经占据DDoS木马的的44%。 

2.2  CnC地区分布 

针对国内进行DDoS攻击的僵尸网络中，71%来自中国大陆，来自美国和香港地区的分别占13%和6%。 

2.3  CnC存活时间分布 

通过对CnC的存活时间进行分析发现，CnC的更新很频繁。63%的CnC存活时间不超过1周。 

3. DDoS肉鸡分析 

3.1  UDP反射源国家分布 

当前针对中国进行攻击的UDP反射源有50%来自中国大陆，俄罗斯和美国分别占15%和9%。主要因为这三个国家的互联网行业相对发达，能做UDP反射攻击的资源更多。 

3.2  肉鸡国家分布 

在2018年对国内发起DDoS攻击的肉鸡IP中，62%来自中国大陆。2018年12月300G以上攻击事件中，43%都有一定比例海外攻击流量。阿里云安全团队建议当遭到大流量DDoS攻击时，可以结合攻击流量的运营商来源进行海外流量的封堵，以缓解大流量攻击。 

3.3  肉鸡省份分布 

2018年共发现国内肉鸡IP 100万以上。由于互联网行业比较发达，上海和杭州占据国内肉鸡总量的41%。 

3.4  DDoS攻击运营商流量分布

2018年发生的DDoS攻击中有29%的流量来自海外，其中19%的攻击流量来源是美国。在国内的DDoS攻击流量中，中国电信是主要的DDoS攻击流量来源。 

4.  典型案例 

4.1   DDoS事件汇总 

DDoS主要是针对互联网服务可用性的攻击，由于越来越多的企业开始基于互联网提供服务，因此DDoS攻击带来的影响也越来越大。2018年几乎每个月都有影响巨大的DDoS攻击事件发生。表4-1汇总了2018年影响较大的DDoS攻防事件： 

4.2  流量最大案例 

2018年9月，阿里云云盾高防产品接入了一个游戏客户。业务上线后不久，该客户就频繁遭到DDoS攻击，平均每天要遭受两次10G左右的DDoS攻击，在阿里云DDoS高防的防护下，对业务并未产生影响。 

10月13日，阿里云监测到该客户遭受的攻击峰值流量达到了430Gbps；3天后，攻击者调动了更多资源，希望一次性将业务置于死地；10月16日凌晨，该客户再次遭受DDoS攻击，流量峰值达到1.022Tbps，pps峰值则达到了6.9亿。收到攻击告警之后，阿里云安全团队检查攻击情况及客户业务状况，云盾高防运行平稳，攻击流量在可控范围内，攻击手法为大流量SYN_flood攻击，含SYN畸形包、SYN小包等，与此同时，大流量攻击还未停止。后续3天，又发生了几次600G左右攻击，均未对业务造成威胁。 

4.3  连接最大案例 

游戏行业一直是DDoS攻击的重灾区，阿里云上的游戏客户同样面临着大流量攻击和连接耗尽型攻击的威胁。2018年7月14日11:47，某游戏客户遭受到大规模的四层连接耗尽型攻击，云盾高防通过智能防护模块检测到四层业务攻击并启动自动防护功能，通过高频次肉鸡处置模块和恶意内容检测模块下发处置，CC攻击流量被完全压制，客户业务恢复正常。收到攻击告警之后，从攻击数据看，黑客动用了20万+的肉鸡资源，攻击手法为建连之后向服务器发起高频率的恶意请求，并带有随机Payload，攻击新建峰值超过了170Wcps。 

4.4  专家观点 

DDoS攻击防护的形势在发生着变化。一方面是反射源的治理，防护手段的演进；另一方面物联网大军正逐渐加入到DDoS的这个战场，攻击手法也日趋复杂化，攻守双方的势力一直保持着动态平衡。如何打破这种平衡，赢取这场战争的胜利，阿里云安全专家给出的建议如下： 

1). 抵抗住第一波攻击，这很重要。从攻防对抗的经验来看，抵抗住黑客的第一波攻击至关重要。如果第一次攻击得手能够给攻击方带来更多信心，反之多次攻占不下，则会使攻击方信心逐渐丧失。通过寻求专业的DDoS防御团队，永远是被攻击者成本最低、最有效的选择。 

2). 防守方需要有更成熟的流量调度机制和应对方案。DDoS攻击峰值越来越大，不断地刷新记录，这对于防护方是一个严峻的考验。仅仅依靠单个节点来化解动则上T的攻击已经变得越来越不现实。这时就需要新的应对方案和更成熟的流量调度机制，通过近源清洗、流量压制等技术手段，降低威胁，来力保城门不失。 

3). 防守方需要思考如何更快速地恢复业务。防守方是被动的，因为攻击者永远在暗处。也许通过事后溯源追查能够找到幕后真凶，但是在攻防对抗过程中，我们不清楚攻击者会通过何种方式利用服务的何种弱点发起攻击。这时防守方就需要考虑如何扭转这种被动局面。随着大数据技术的发展，机器学习的引入，也许能够给我们带来一些机会。通过对正常业务进行建模，来快速检测异常，以及采用智能化的技术手段，快速识别恶意行为并进行处置。通过一系列自动化、智能化的手段，快速恢复业务，也是防护方努力的方向。 

黑客发起DDoS攻击，往往是通过侵害别人的正当利益，来使得自己获益。阿里云DDoS团队诞生之初就致力于消灭互联网上的DDoS攻击，只有真正的防御住DDoS攻击，才能消灭互联网的DDoS，这也是我们一直努力追求的目标。