CNCERT:2018年6月我国DDoS攻击资源及2018年上半年治理情况分析报告

栏目: 编程工具 · 发布时间: 6年前

内容简介:1、本月利用肉鸡发起DDoS攻击的控制端中,境外控制端近一半位于美国;境内控制端最多位于北京市,其次是浙江省、河南省和贵州省,按归属运营商统计,电信占的比例最大。2、本月参与攻击较多的肉鸡地址主要位于北京市、贵州省、四川省和云南省,其中大量肉鸡地址归属于电信运营商。2018年以来监测到的持续活跃的肉鸡资源中,位于山东省、上海市、广东省占的比例最大。3、本月被利用发起Memcached反射攻击境内反射服务器数量按省份统计排名前三名的省份是山东省、广东省和北京市,数量最多的归属运营商是电信。被利用发起NTP反

本月重点关注情况

1、本月利用肉鸡发起DDoS攻击的控制端中,境外控制端近一半位于美国;境内控制端最多位于北京市,其次是浙江省、河南省和贵州省,按归属运营商统计,电信占的比例最大。

2、本月参与攻击较多的肉鸡地址主要位于北京市、贵州省、四川省和云南省,其中大量肉鸡地址归属于电信运营商。2018年以来监测到的持续活跃的肉鸡资源中,位于山东省、上海市、广东省占的比例最大。

3、本月被利用发起 Memcached 反射攻击境内反射服务器数量按省份统计排名前三名的省份是山东省、广东省和北京市,数量最多的归属运营商是电信。被利用发起NTP反射攻击的境内反射服务器数量按省份统计排名前三名的省份是广东省、山东省和甘肃省;数量最多的归属运营商是移动。被利用发起SSDP反射攻击的境内反射服务器数量按省份统计排名前三名的省份是辽宁省、江苏省和河南省;数量最多的归属运营商是联通。

4、本月转发伪造跨域攻击流量的路由器中,归属于新疆维吾尔自治区移动的某路由器参与的攻击事件数量最多;北京市、江苏省和山东省的跨域伪造来源路由器数量最多。

5、本月转发伪造本地攻击流量的路由器中,归属于山西省电信的某路由器参与的攻击事件数量最多;江苏省、山西省、陕西省和广东省的本地伪造流量来源路由器数量最多。

6、经过半年来针对我国境内的攻击资源的专项治理工作,境内控制端、肉鸡等资源的月活跃数量较2017年有了较明显的下降趋势;境内控制端、跨域伪造流量来源路由器、本地伪造流量来源路由器等资源近三个月每月的新增率、消亡率相比2017年月度平均数值有一定程度的上升,意味着资源变化速度加快,可被利用的资源稳定性降低;境内反射服务器资源每月的新增率、消亡率相比2017年月度平均数值,新增率变化不明显、消亡率呈现一定程度的下降,意味着可利用的资源数量逐步减少。

攻击资源定义

本报告为2018年6月份的DDoS攻击资源月度分析及半年治理情况分析报告。围绕互联网环境威胁治理问题,基于CNCERT监测的DDoS攻击事件数据进行抽样分析,重点对“DDoS攻击是从哪些网络资源上发起的”这个问题进行分析。主要分析的攻击资源包括:

1、  控制端资源,指用来控制大量的僵尸主机节点向攻击目标发起DDoS攻击的木马或僵尸网络控制端。

2、  肉鸡资源,指被控制端利用,向攻击目标发起DDoS攻击的僵尸主机节点。

3、  反射服务器资源,指能够被黑客利用发起反射攻击的服务器、主机等设施,它们提供的网络服务中,如果存在某些网络服务,不需要进行认证并且具有放大效果,又在互联网上大量部署(如DNS服务器,NTP服务器等),它们就可能成为被利用发起DDoS攻击的网络资源。

4、  跨域伪造流量来源路由器,是指转发了大量任意伪造IP攻击流量的路由器。由于我国要求运营商在接入网上进行源地址验证,因此跨域伪造流量的存在,说明该路由器或其下路由器的源地址验证配置可能存在缺陷,且该路由器下的网络中存在发动DDoS攻击的设备。

5、  本地伪造流量来源路由器,是指转发了大量伪造本区域IP攻击流量的路由器。说明该路由器下的网络中存在发动DDoS攻击的设备。

在本报告中,一次DDoS攻击事件是指在经验攻击周期内,不同的攻击资源针对固定目标的单个DDoS攻击,攻击周期时长不超过24小时。如果相同的攻击目标被相同的攻击资源所攻击,但间隔为24小时或更多,则该事件被认为是两次攻击。此外,DDoS攻击资源及攻击目标地址均指其IP地址,它们的地理位置由它的IP地址定位得到。

DDoS攻击资源月度分析

1.控制端资源分析

根据CNCERT抽样监测数据,2018年6月,利用肉鸡发起DDoS攻击的控制端有277个,其中,28个控制端位于我国境内,249个控制端位于境外。

位于境外的控制端按国家或地区分布,美国占的比例最大,占42.6%,其次是法国和中国香港,如图1所示。

CNCERT:2018年6月我国DDoS攻击资源及2018年上半年治理情况分析报告

图1 本月发起DDoS攻击的境外控制端数量按国家或地区

位于境内的控制端按省份统计,北京市占的比例最大,占28.6%,其次是浙江省、河南省和贵州省;按运营商统计,电信占的比例最大,占53.6%,联通占14.3%,如图2所示。

CNCERT:2018年6月我国DDoS攻击资源及2018年上半年治理情况分析报告

图2 本月发起DDoS攻击的境内控制端数量按省份和运营商分布

发起攻击最多的境内控制端前二十名及归属如表1所示,主要位于江苏省和浙江省。

表1 本月发起攻击最多的境内控制端TOP20

控制端地址 归属省份 归属运营商或云服务商
123.X.X.143 贵州省 电信
222.X.X.88 江苏省 电信
123.X.X.28 贵州省 电信
118.X.X.50 广东省 电信
115.X.X.105 浙江省 电信
42.X.X.152 河南省 联通
14.X.X.241 广东省 电信
114.X.X.150 北京市 电信
139.X.X.51 上海市 阿里云
61.X.X.112 江苏省 电信
119.X.X.73 山东省 联通
42.X.X.198 河南省 联通
123.X.X.85 贵州省 电信
42.X.X.193 河南省 联通
118.X.X.246 辽宁省 腾讯云
122.X.X.165 浙江省 电信
115.X.X.74 浙江省 电信
115.X.X.191 浙江省 电信
182.X.X.227 上海市 腾讯云
114.X.X.239 北京市 电信

2018年1月至今监测到的控制端中,4.7%的控制端在本月仍处于活跃状态,共计69个,其中位于我国境内的控制端数量为33个,位于境外的控制端数量为36个。持续活跃的境内控制端及归属如表2所示。

表2 2018年以来持续活跃发起DDOS攻击的境内控制端

控制端地址 归属省份 归属运营商
14.X.X.173 云南省 联通
211.X.X.156 湖北省 联通
218.X.X.30 黑龙江省 联通
121.X.X.62 浙江省 电信
42.X.X.104 辽宁省 联通
113.X.X.35 广东省 电信
115.X.X.39 浙江省 电信
220.X.X.164 天津市 联通
123.X.X.169 山东省 联通
61.X.X.60 河南省 联通
117.X.X.110 陕西省 电信
183.X.X.75 浙江省 电信
183.X.X.19 浙江省 电信
139.X.X.174 吉林省 联通
115.X.X.206 浙江省 电信
117.X.X.199 陕西省 电信
222.X.X.48 江苏省 电信
111.X.X.158 北京市 联通
27.X.X.34 山东省 联通
111.X.X.159 北京市 联通
123.X.X.153 山东省 联通
117.X.X.112 江西省 电信
101.X.X.195 北京市 电信
61.X.X.89 河南省 联通
111.X.X.196 江西省 电信
117.X.X.207 陕西省 电信
117.X.X.107 江西省 电信
113.X.X.149 重庆市 联通
175.X.X.203 湖南省 电信
121.X.X.108 河北省 联通
61.X.X.201 江苏省 电信
183.X.X.41 浙江省 电信
183.X.X.35 浙江省 电信

2018年1月至今持续活跃的境内控制端按省份统计,浙江省所占比例最大,为21.2%;按运营商统计,电信占的比例最大,为54.5%,联通占45.5%,如图3所示。

CNCERT:2018年6月我国DDoS攻击资源及2018年上半年治理情况分析报告

图3 2018年以来持续活跃发起DDoS攻击的境内控制端数量按省份和运营商分布

2.肉鸡资源分析

根据CNCERT抽样监测数据,2018年6月,共有117,690个肉鸡地址参与真实地址攻击(包含真实地址攻击与其它攻击的混合攻击)。

这些肉鸡资源按省份统计,北京市占的比例最大,为7.9%,其次是贵州省、四川省和云南省;按运营商统计,电信占的比例最大,为54.0%,联通占25.7%,移动占17.5%,如图4所示。

CNCERT:2018年6月我国DDoS攻击资源及2018年上半年治理情况分析报告

图4 本月肉鸡地址数量按省份和运营商分布

本月参与攻击最多的肉鸡地址前二十名及归属如表3所示,位于山西省的地址最多。

表3 本月参与攻击最多的肉鸡地址TOP20

肉鸡地址 归属省份 归属运营商
58.X.X.148 山东省 电信
124.X.X.2 山西省 联通
123.X.X.32 内蒙古自治区 电信
122.X.X.199 河南省 联通
183.X.X.66 山西省 移动
111.X.X.2 山西省 移动
58.X.X.12 山东省 电信
60.X.X.211 山西省 联通
106.X.X.223 新疆维吾尔族自治区 电信
124.X.X.2 河南省 联通
118.X.X.101 四川省 电信
112.X.X.146 安徽省 联通
111.X.X.53 吉林省 移动
114.X.X.253 北京市 待确认
116.X.X.243 河南省 联通
125.X.X.214 北京市 联通
119.X.X.110 宁夏回族自治区 电信
39.X.X.51 江西省 移动
61.X.X.114 河南省 联通
114.X.X.11 北京市 联通

2018年1月至今监测到的肉鸡资源中,共计14,451个肉鸡在本月仍处于活跃状态,其中位于我国境内的肉鸡数量为11,620个,位于境外的肉鸡数量为2,831个。2018年1月至今被持续利用发起DDoS攻击最多的肉鸡TOP20及归属如表4所示,位于山西省的地址最多。

表4 2018年以来被利用发起DDoS攻击数量排名TOP20,且在本月持续活跃的肉鸡地址

肉鸡地址 归属省份 归属运营商
58.X.X.148 山东省 电信
124.X.X.2 山西省 联通
123.X.X.32 内蒙古自治区 电信
122.X.X.199 河南省 联通
183.X.X.66 山西省 移动
111.X.X.2 山西省 移动
60.X.X.211 山西省 联通
106.X.X.223 新疆维吾尔族自治区 电信
124.X.X.2 河南省 联通
118.X.X.101 四川省 电信
112.X.X.146 安徽省 联通
111.X.X.53 吉林省 移动
114.X.X.253 北京市 待确认
116.X.X.243 河南省 联通
39.X.X.51 江西省 移动
61.X.X.114 河南省 联通
114.X.X.11 北京市 联通
183.X.X.15 北京市 待确认
122.X.X.13 河南省 电信
61.X.X.28 甘肃省 电信

2018年1月至今持续活跃的境内肉鸡资源按省份统计,浙江省占的比例最大,占11.6%,其次是山东省、四川省和广东省;按运营商统计,电信占的比例最大,占63.1%,联通占15.2%,移动占12.4%,如图5所示。

CNCERT:2018年6月我国DDoS攻击资源及2018年上半年治理情况分析报告

图5 2018年以来持续活跃的肉鸡数量按省份和运营商分布

3.反射攻击资源分析

根据CNCERT抽样监测数据,2018年6月,利用反射服务器发起的三类重点反射攻击共涉及3,689,197台反射服务器,其中境内反射服务器3,451,932台,境外反射服务器237,265台。反射攻击所利用Memcached反射服务器发起反射攻击的反射服务器有16,055台,占比0.4%,其中境内反射服务器13,410台,境外反射服务器2,645台;利用NTP反射发起反射攻击的反射服务器有772,835台,占比20.9%,其中境内反射服务器754,496台,境外反射服务器18,339台;利用SSDP反射发起反射攻击的反射服务器有2,900,307台,占比78.6%,其中境内反射服务器2,684,026台,境外反射服务器216,281台。

(1)Memcached反射服务器资源

Memcached反射攻击利用了在互联网上暴露的大批量Memcached服务器(一种分布式缓存系统)存在的认证和设计缺陷,攻击者通过向Memcached服务器IP地址的默认端口11211发送伪造受害者IP地址的特定指令UDP数据包,使Memcached服务器向受害者IP地址返回比请求数据包大数倍的数据,从而进行反射攻击。

根据CNCERT抽样监测数据,2018年6月,利用Memcached服务器实施反射攻击的事件共涉及境内13,410台反射服务器,境外2,645台反射服务器。

本月境内反射服务器数量按省份统计,山东省占的比例最大,占15.3%,其次是广东省、北京市和浙江省;按归属运营商或云服务商统计,电信占的比例最大,占36.7%,移动占比25.9%,联通占比20.6%,阿里云占比8.4%,如图6所示。

CNCERT:2018年6月我国DDoS攻击资源及2018年上半年治理情况分析报告

图6 本月境内Memcached反射服务器数量按省份、运营商或云服务商分布

本月境外反射服务器数量按国家或地区统计,美国占的比例最大,占37.5%,其次是中国香港、加拿大和法国,如图7所示。

CNCERT:2018年6月我国DDoS攻击资源及2018年上半年治理情况分析报告

图7 本月境外反射服务器数量按国家或地区分布

本月境内发起反射攻击事件数量TOP100中目前仍存活的memcached服务器及归属如表5所示,位于北京市和河南省的地址最多。

表5 本月境内发起反射攻击事件数量TOP100中仍存活的Memcached服务器TOP30

反射服务器地址 归属省份 归属运营商或云服务商
106.X.X.51 北京市 电信
122.X.X.232 河南省 联通
122.X.X.38 河南省 联通
58.X.X.166 山东省 电信
116.X.X.114 河南省 联通
123.X.X.118 北京市 阿里云
116.X.X.206 河南省 联通
116.X.X.102 河南省 联通
116.X.X.195 河南省 联通
101.X.X.82 北京市 阿里云
101.X.X.42 北京市 阿里云
182.X.X.107 北京市 阿里云
116.X.X.252 河南省 联通
123.X.X.151 北京市 阿里云
123.X.X.195 北京市 阿里云
119.X.X.93 北京市 电信
116.X.X.34 河南省 联通
123.X.X.233 北京市 阿里云
202.X.X.240 新疆维吾尔族自治区 电信
122.X.X.188 山东省 电信
117.X.X.92 陕西省 电信
101.X.X.97 北京市 阿里云
119.X.X.156 北京市 电信
119.X.X.137 北京市 电信
117.X.X.58 河南省 移动
120.X.X.23 安徽省 移动
122.X.X.100 河南省 联通
123.X.X.237 北京市 阿里云
116.X.X.233 云南省 电信

近两月至今被利用发起攻击的Memcached反射服务器中,共计4,215个在本月仍处于活跃状态,其中2,718个位于境内,1,497个位于境外。近两月至今被持续利用发起攻击的Memcached反射服务器按省份统计,广东省占的比例最大,占18.7%,其次是北京市、浙江省、和山东省;按运营商或云服务商统计,电信占的比例最大,占30.5%,阿里云占28.0%,联通占14.3%,移动占11.1%,如图8所示。

CNCERT:2018年6月我国DDoS攻击资源及2018年上半年治理情况分析报告

图8 近两月被持续利用发起攻击的Memcached反射服务器数量按省份运营商或云服务商分布

(2)NTP反射服务器资源

NTP反射攻击利用了NTP(一种通过互联网服务于计算机时钟同步的协议)服务器存在的协议脆弱性,攻击者通过向NTP服务器IP地址的默认端口123发送伪造受害者IP地址的Monlist指令数据包,使NTP服务器向受害者IP地址反射返回比原始数据包大数倍的数据,从而进行反射攻击。

根据CNCERT抽样监测数据,2018年6月,NTP反射攻击事件共涉及我国境内754,496台反射服务器,境外18,339台反射服务器。被利用发起攻击的NTP反射服务器总量较上月有一定数量的回落。

本月被利用发起NTP反射攻击的境内反射服务器数量按省份统计,广东省占的比例最大,占15.6%,其次是山东省、甘肃省和江苏省;按归属运营商统计,移动占的比例最大,占39.9%,电信占比39.4%,联通占比19.1%,如图9所示。

CNCERT:2018年6月我国DDoS攻击资源及2018年上半年治理情况分析报告

图9 本月被利用发起NTP反射攻击的境内反射服务器数量按省份和运营商分布

本月被利用发起NTP反射攻击的境外反射服务器数量按国家或地区统计,澳大利亚占的比例最大,占76.1%,其次是美国、巴基斯坦和印度,如图10所示。

CNCERT:2018年6月我国DDoS攻击资源及2018年上半年治理情况分析报告

图10 本月被利用发起NTP反射攻击的境外反射服务器数量按国家或地区分布

本月被利用发起NTP反射攻击的境内反射服务器按被利用发起攻击数量排名TOP25及归属如表6所示,位于山东省和宁夏回族自治区的地址最多。

表6 本月境内被利用发起NTP反射攻击的反射服务器按涉事件数量TOP25

反射服务器地址 归属省份 归属运营商
58.X.X.44 贵州省 联通
111.X.X.208 山西省 移动
222.X.X.199 宁夏回族自治区 电信
111.X.X.203 湖南省 移动
112.X.X.253 山东省 移动
112.X.X.251 山东省 移动
119.X.X.174 宁夏回族自治区 电信
218.X.X.38 宁夏回族自治区 电信
111.X.X.116 山东省 移动
61.X.X.190 宁夏回族自治区 电信
111.X.X.168 山东省 移动
112.X.X.202 山东省 移动
218.X.X.130 宁夏回族自治区 电信
14.X.X.143 宁夏回族自治区 电信
120.X.X.162 山东省 移动
112.X.X.75 山东省 移动
111.X.X.204 湖南省 移动
123.X.X.126 内蒙古自治区 电信
111.X.X.234 山西省 移动
218.X.X.10 宁夏回族自治区 电信
223.X.X.173 山东省 移动
211.X.X.188 山西省 移动
222.X.X.131 河南省 电信
111.X.X.88 山东省 移动
223.X.X.82 山东省 移动

近两月被持续利用发起攻击的NTP反射服务器中,共计27,539个在本月仍处于活跃状态,其中26,063个位于境内,1,476个位于境外。近两月持续活跃的NTP反射服务器按省份统计,河南省占的比例最大,占36.1%,其次是宁夏回族自治区、湖北省和湖南省;按运营商统计,电信占的比例最大,占44.3%,移动占24.3%,联通占19.9%,如图11所示。

CNCERT:2018年6月我国DDoS攻击资源及2018年上半年治理情况分析报告

图11 近两月被持续利用发起攻击的NTP反射服务器数量按省份运营商分布

(3)SSDP反射服务器资源

SSDP反射攻击利用了SSDP(一种应用层协议,是构成通用即插即用(UPnP)技术的核心协议之一)服务器存在的协议脆弱性,攻击者通过向SSDP服务器IP地址的默认端口1900发送伪造受害者IP地址的查询请求,使SSDP服务器向受害者IP地址反射返回比原始数据包大数倍的应答数据包,从而进行反射攻击。

根据CNCERT抽样监测数据,2018年6月,SSDP反射攻击事件共涉及境内2,684,026台反射服务器,境外216,281台反射服务器。

本月被利用发起SSDP反射攻击的境内反射服务器数量按省份统计,辽宁省占的比例最大,占17.3%,其次是江苏省、河南省和浙江省;按归属运营商统计,联通占的比例最大,占54.9%,电信占比41.4%,移动占比3.3%,如图12所示。

CNCERT:2018年6月我国DDoS攻击资源及2018年上半年治理情况分析报告

图12 本月被利用发起SSDP反射攻击的境内反射服务器数量按省份和运营商分布

本月被利用发起SSDP反射攻击的境外反射服务器数量按国家或地区统计,美国占的比例最大,占30.9%,其次是中国台湾、加拿大和韩国,如图13所示。

CNCERT:2018年6月我国DDoS攻击资源及2018年上半年治理情况分析报告

图13 本月被利用发起SSDP反射攻击的境外反射服务器数量按国家或地区或地区分布

本月被利用发起SSDP反射攻击的境内反射服务器按被利用发起攻击数量排名TOP20的反射服务器及归属如表7所示,位于云南省和山东省的地址最多。

表7 本月境内被利用发起SSDP反射攻击事件数量中排名TOP20的反射服务器

反射服务器地址 归属省份 归属运营商
218.X.X.185 云南省 电信
111.X.X.12 黑龙江省 移动
113.X.X.14 广西壮族自治区 电信
202.X.X.51 贵州省 电信
222.X.X.6 山东省 电信
218.X.X.186 云南省 电信
222.X.X.6 山东省 电信
183.X.X.56 湖南省 移动
61.X.X.6 宁夏回族自治区 电信
221.X.X.8 四川省 电信
106.X.X.14 内蒙古自治区 电信
116.X.X.15 云南省 电信
58.X.X.142 山东省 电信
218.X.X.18 云南省 电信
218.X.X.62 宁夏回族自治区 电信
222.X.X.54 山东省 电信
222.X.X.10 重庆市 电信
220.X.X.102 湖南省 电信
222.X.X.22 宁夏回族自治区 电信
111.X.X.11 黑龙江省 移动

近两月被持续利用发起攻击的SSDP反射服务器中,共计423,548个在本月仍处于活跃状态,其中297,805个位于境内,125,743个位于境外。近两月持续活跃的SSDP反射服务器按省份统计,辽宁省占的比例最大,占36.1%,其次是吉林省、广东省和河北省;按运营商统计,联通占的比例最大,占65.7%,电信占29.3%,移动占4.4%,如图14所示。

CNCERT:2018年6月我国DDoS攻击资源及2018年上半年治理情况分析报告

图14 近两月被持续利用发起攻击的SSDP反射服务器数量按省份运营商分布

(4)发起伪造流量的路由器分析

1. 跨域伪造流量来源路由器

根据CNCERT抽样监测数据,2018年6月,通过跨域伪造流量发起攻击的流量来源于193个路由器。根据参与攻击事件的数量统计,归属于新疆维吾尔自治区移动的路由器(221.X.X.5、221.X.X.9)和北京电信的路由器(219.X.X.70)参与的攻击事件数量最多,如表8所示。

表8 本月参与攻击最多的跨域伪造流量来源路由器TOP25

跨域伪造流量来源路由器 归属省份 归属运营商
221.X.X.5 新疆维吾尔族自治区 移动
221.X.X.9 新疆维吾尔族自治区 移动
219.X.X.70 北京市 电信
221.X.X.6 新疆维吾尔族自治区 移动
118.X.X.169 四川省 电信
113.X.X.253 湖北省 联通
113.X.X.252 湖北省 联通
61.X.X.25 浙江省 电信
219.X.X.30 北京市 电信
211.X.X.48 云南省 移动
211.X.X.43 贵州省 移动
222.X.X.200 山东省 电信
218.X.X.101 内蒙古自治区 联通
118.X.X.168 四川省 电信
222.X.X.201 山东省 电信
220.X.X.235 浙江省 电信
221.X.X.254 江苏省 联通
221.X.X.246 江苏省 联通
220.X.X.236 浙江省 电信
124.X.X.250 上海市 电信
202.X.X.223 河北省 联通
202.X.X.224 河北省 联通
61.X.X.184 吉林省 联通
61.X.X.185 吉林省 联通
219.X.X.144 北京市 电信

跨域伪造流量涉及路由器按省份分布统计,北京市占的比例最大,占12.4%,其次是江苏省和山东省;按路由器所属运营商统计,联通占的比例最大,占37.3%,电信占比31.6%,移动占比31.1%,如图15所示。

CNCERT:2018年6月我国DDoS攻击资源及2018年上半年治理情况分析报告

图15 跨域伪造流量来源路由器数量按省份和运营商分布

2. 本地伪造流量来源路由器

根据CNCERT抽样监测数据,2018年6月,通过本地伪造流量发起攻击的流量来源于395个路由器。根据参与攻击事件的数量统计,归属于山西省电信的路由器(219.X.X.2、219.X.X.10)参与的攻击事件数量最多,其次是归属于山东省电信的路由器(150.X.X.1、150.X.X.2),如表9所示。

表9 本月参与攻击最多的本地伪造流量来源路由器TOP25

本地伪造流量来源路由器 归属省份 归属运营商
219.X.X.2 山西省 电信
219.X.X.10 山西省 电信
150.X.X.1 山东省 电信
150.X.X.2 山东省 电信
118.X.X.169 四川省 电信
218.X.X.177 贵州省 移动
218.X.X.176 贵州省 移动
202.X.X.141 山西省 电信
220.X.X.253 北京市 电信
220.X.X.243 北京市 电信
202.X.X.143 山西省 电信
220.X.X.127 浙江省 电信
211.X.X.20 贵州省 移动
211.X.X.19 贵州省 移动
222.X.X.122 福建省 电信
222.X.X.121 福建省 电信
220.X.X.126 浙江省 电信
123.X.X.2 内蒙古自治区 电信
218.X.X.130 四川省 电信
202.X.X.167 山东省 电信
218.X.X.162 四川省 电信
221.X.X.233 宁夏回族自治区 联通
112.X.X.2 云南省 电信
61.X.X.1 四川省 电信
211.X.X.10 贵州省 移动

本月本地伪造流量涉及路由器按省份分布,江苏省占的比例最大,占11.1%,其次是山西省、陕西省和广东省;按路由器所属运营商统计,电信占的比例最大,占45.3%,移动占比30.9%,联通占比23.0%,如图16所示。

CNCERT:2018年6月我国DDoS攻击资源及2018年上半年治理情况分析报告

图16 本地伪造流量来源路由器数量按省份和运营商分布

近半年我国境内攻击资源活跃及治理情况分析

2018年以来,CNCERT组织各省分中心,联合各地运营商、云服务商等对我国境内的攻击资源进行了专项治理。经过半年以来的资源治理工作,综合境内各类攻击资源的变化趋势,我们分析发现控制端、肉鸡等资源的月活跃数量较2017年有了较明显的下降趋势;控制端、跨域伪造流量来源路由器、本地伪造流量来源路由器等资源近三个月每月的新增率、消亡率相比2017年月度平均数值有一定程度的上升,意味着资源变化速度加快,可被利用的资源稳定性降低;反射服务器资源近三个月每月的新增率、消亡率相比2017年月度平均数值,新增率不变、消亡率呈现一定程度的下降,意味着可利用的资源数量逐步减少。资源的具体变化趋势如下:

1.我国境内攻击资源活跃情况分析

1、控制端资源

近三个月以来,利用肉鸡发起DDoS攻击的境内控制端平均每月数量为40个,较2017年平均每月数量相比下降44%。境内控制端资源每月的新增率为81%,消亡率为83%,与2017年平均每月70%的新增率和71%的消亡率相比,资源变化速度加快,可被利用的稳定性降低。其中,只有1个位于上海的境内控制端(182.X.X.227)在近三个月甚至半年内持续活跃。

2、肉鸡资源

近三个月以来,被利用发起DDoS攻击的境内肉鸡平均每月数量为103,970个,与2017年平均每月数量相比下降近50%。境内肉鸡资源每月的新增率为87%,消亡率为88%,与2017年平均每月的新增率和的消亡率相比无明显变化;存在3,209个肉鸡在近三个月内持续活跃,其所属省份和运营商分布如图17所示,主要位于浙江省、广东省和山西省,电信占的比例最大。其中,存在78个境内肉鸡历史活跃月度超过12个月。

CNCERT:2018年6月我国DDoS攻击资源及2018年上半年治理情况分析报告

图17近三个月内持续活跃的境内肉鸡数量按省份和运营商分布

3、反射服务器资源

近三个月以来,利用境内服务器、主机等设施发起DDoS反射攻击的反射服务器平均数量为2,812,943个。境内反射服务器资源每月的新增率为81%,消亡率为84%,与2017年平均每月的85%新增率和的71%消亡率相比,消亡率呈现增快趋势;存在75,777个反射服务器在近三个月内持续活跃,其所属省份和运营商分布如图18所示,主要位于辽宁省、广东省和吉林省,联通占的比例最大。其中,存在85个境内反射服务器历史活跃月度超过12个月。

CNCERT:2018年6月我国DDoS攻击资源及2018年上半年治理情况分析报告

图18近三个月内持续活跃的反射服务器数量按省份和运营商分析

4、跨域伪造流量来源路由器资源

近三个月以来,被利用转发跨域伪造攻击流量的境内运营商路由器平均数量为177个;境内跨域伪造流量来源路由器资源每月的新增率为33%,消亡率为29%,与2017年平均每月22%的新增率和20%的消亡率相比,资源变化速度加快,可被利用的稳定性降低;存在72个跨域伪造流量来源路由器在近三个月内持续活跃,其所属省份和运营商分布如图19所示,主要位于广东省、上海市和四川省,电信所占的比例最大。其中,存在9个历史活跃月度超过12个月,详细信息如表10所示。

CNCERT:2018年6月我国DDoS攻击资源及2018年上半年治理情况分析报告

图19近三个月内持续活跃的跨域伪造流量来源路由器数量按省份和运营商分布

表10 近两年历史活跃月度超过12个月的跨域流量来源路由器信息

跨域伪造来源路由器 历史活跃月份 所属省份 所属运营商
61.X.X.25 13 浙江 电信
219.X.X.30 14 北京 电信
218.X.X.254 13 山东 联通
180.X.X.2 13 北京 电信
218.X.X.254 13 山东 联通
221.X.X.2 14 天津 电信
221.X.X.1 14 天津 电信
221.X.X.254 14 广东 联通
219.X.X.70 14 北京 电信

5、本地伪造流量来源路由器资源

近三个月以来,被利用转发伪造本区域攻击流量的境内运营商路由器平均数量为440个;境内本地伪造流量来源路由器资源每月的新增率为23%,消亡率为29%,与2017年平均每月14%的新增率和13%的消亡率相比,资源变化速度有较明显的加快,可被利用的稳定性降低;存在174个本地伪造流量来源路由器在近三个月内持续活跃,其所属省份和运营商分布如图20所示,主要位于江苏省、浙江省和广东省,电信占的比例最大。其中,有20个路由器历史活跃月度超过12个月,如表11所示。

CNCERT:2018年6月我国DDoS攻击资源及2018年上半年治理情况分析报告

图20近三个月内持续活跃的本地伪造流量来源路由器数量按省份和运营商分布

表11 近两年历史活跃月度超过12个月的跨域流量来源路由器信息

本地伪造来源路由器 历史活跃月度 所属省份 所属运营商
124.X.X.1 14 山西 联通
124.X.X.2 14 山西 联通
218.X.X.101 13 河北 移动
220.X.X.243 13 北京 电信
202.X.X.159 13 江西 电信
202.X.X.155 13 福建 电信
202.X.X.156 13 江西 电信
202.X.X.157 13 江西 电信
202.X.X.158 13 江西 电信
202.X.X.151 13 福建 电信
202.X.X.154 13 福建 电信
202.X.X.150 13 福建 电信
220.X.X.253 13 北京 电信
222.X.X.122 13 福建 电信
222.X.X.121 13 福建 电信
61.X.X.26 13 浙江 电信
219.X.X.1 13 山西 电信
61.X.X.8 13 浙江 电信
61.X.X.4 13 浙江 电信
220.X.X.59 13 江西 电信

2.近半年各省治理情况分析

近半年来,各省份资源数量排名变化情况如图21至图25所示,图中纵轴为省份,横轴为排名。红色的点表示各省攻击数量在某月的排名情况,月份越临近,点越大;月份越久远,点越小。例如,最小的点代表的是2017年全年各省资源数量排名;最大的点代表的是2018年6月的资源数量排名。

图中体现的排名变化存在以下情况:(1)红点如从左至右由小变大,则表明资源排名相较好转,治理效果较明显;(2)红点从左至右由大变小,表明资源排名相较无好转或恶化;(3)红点持续位于左侧,表明资源数量排名一直位于前列;(4)红点持续位于右侧,表明资源数量排在后部;(5)图中未出现的省份,表明2017年以来未在该省发现过此类活跃攻击资源。

1、控制端资源

2017年以来,共监测发现我国境内535个曾经发起较大规模DDoS攻击的控制端资源,主要位于我国境内20个省市,未发现位于甘肃、河北、吉林、内蒙古、宁夏、青海、山东、山西、西藏、新疆等省市的控制端。

各省市控制端资源数量的月度排名变化情况如图21所示。从图中可以看出,陕西、天津、湖北、黑龙江、广西、重庆、湖南等省市的控制端资源排名普遍排在后部,或是近期无存活;福建、广东、江苏、上海等省市的控制端资源排名相较有一定的好转;北京、浙江、贵州等省市的控制端资源排名情况相较无好转、或存在一定恶化。

CNCERT:2018年6月我国DDoS攻击资源及2018年上半年治理情况分析报告

图21 近半年境内控制端所属省份排名情况变化趋势

2、肉鸡资源

2017年以来,共监测发现我国境内1,700,146个曾经被利用发起较大规模DDoS攻击的肉鸡资源。

各省市肉鸡资源数量的月度排名变化情况如图22所示。从图中可以看出,青海、宁夏、西藏、甘肃、海南、内蒙古、广西、天津等省市的肉鸡资源排名普遍排在后部,或是近期无存活;湖南、湖北、江西、新疆、重庆等省市的肉鸡资源排名相较有一定的好转;广东、上海、山东、江苏、浙江、山西等省市的被利用资源数量排名近几月相较有一定的好转,但仍普遍排在前列;北京、四川、黑龙江、河北、贵州、河南等省市的肉鸡资源排名情况相较无好转、或存在一定恶化。

CNCERT:2018年6月我国DDoS攻击资源及2018年上半年治理情况分析报告

图22 近半年境内肉鸡所属省份排名情况变化趋势

3、反射服务器资源

2017年以来,共监测发现我国境内11,199,098个曾经被利用发起DDoS反射攻击的反射服务器资源。

各省市反射服务器资源数量的月度排名变化情况如图23所示。从图中可以看出,西藏、海南、广西、青海、甘肃、云南、上海等省市的反射服务器资源排名普遍排在后部,或是近期无存活;四川、天津、宁夏、贵州、湖北、福建、北京、新疆等省市的反射服务器资源排名相较有一定的好转;山西、黑龙江、吉林、河北、山东等省市的被利用资源数量排名近几月相较有一定的好转,但仍普遍排在前列;辽宁、广东、江苏、内蒙古、河南、浙江、重庆、安徽、湖南等省市的反射服务器资源排名情况相较无好转、或存在一定恶化。

CNCERT:2018年6月我国DDoS攻击资源及2018年上半年治理情况分析报告

图23 近半年境内反射服务器所属省份排名情况变化趋势

4、跨域伪造流量来源路由器资源

2017年以来,共监测发现我国境内580个曾经被利用转发跨域伪造攻击流量的运营商路由器。主要位于28个省市,未发现位于宁夏、西藏等省市的转发跨域伪造攻击流量的运营商路由器。

各省市跨域伪造流量来源路由器资源数量的月度排名变化情况如图24所示。从图中可以看出,青海、黑龙江、重庆、陕西、山西等省市的被利用资源数量排名普遍排在后部,或是近期无存活;江西、福建、辽宁、河南、河北、甘肃等省市的被利用资源数量排名相较有一定的好转;广东、浙江、上海等省市的被利用资源数量排名近几月相较有一定的好转,但仍普遍排在前列;北京、江苏、山东、贵州、安徽、内蒙古、湖南、新疆等省市的被利用资源数量排名情况相较无好转、或存在一定恶化。

CNCERT:2018年6月我国DDoS攻击资源及2018年上半年治理情况分析报告

图24近半年境内跨域伪造流量来源路由器归属省份排名情况变化趋势

5、本地伪造来源路由器资源

2017年以来,共监测发现我国境内1,081个曾经被利用转发本区域伪造攻击流量的运营商路由器。

各省市本地伪造流量来源路由器资源数量的月度排名变化情况如图25所示。从图中可以看出,青海、西藏、海南、天津、内蒙古、重庆、广西、甘肃、吉林、黑龙江等省市的被利用资源数量排名普遍排在后部,或是近期无存活;安徽、上海、四川、湖北、辽宁、云南、江西、新疆等省市的被利用资源数量排名相较有一定的好转;贵州、浙江等省市的被利用资源数量排名近几月相较有一定的好转,但仍普遍排在前列;江苏、北京、广东、陕西、湖南、山西、山东、河北、河南等省市的被利用资源数量排名情况相较无好转、或存在一定恶化。

CNCERT:2018年6月我国DDoS攻击资源及2018年上半年治理情况分析报告

图25 近半年境内本地伪造流量来源路由器归属省份排名情况变化趋势

声明:本文来自国家互联网应急中心CNCERT,版权归作者所有。文章内容仅代表作者独立观点,不代表安全内参立场,转载目的在于传递更多信息。如需转载,请联系原作者获取授权。


以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 码农网

查看所有标签

猜你喜欢:

本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们

プログラミングコンテストチャレンジブック

プログラミングコンテストチャレンジブック

秋葉 拓哉、岩田 陽一、北川 宜稔 / 毎日コミュニケーションズ / 2010-09-11 / JPY 34.44

現在、プログラミングコンテストは数多く開催されています。Google Code Jam、TopCoder、ACM/ICPCなどの名前を聞いたことがある人も少なくないでしょう。本書で扱うのはそれらのような、問題を正確にできるだけ多く解くことを競うプログラミングコンテストです。 プログラミングコンテストは気軽に参加することができます。例えば、Google Code JamやTopCoderはイン......一起来看看 《プログラミングコンテストチャレンジブック》 这本书的介绍吧!

HTML 压缩/解压工具
HTML 压缩/解压工具

在线压缩/解压 HTML 代码

图片转BASE64编码
图片转BASE64编码

在线图片转Base64编码工具

SHA 加密
SHA 加密

SHA 加密工具