DDoS攻击惯犯图鉴

栏目: 编程工具 · 发布时间: 5年前

内容简介:人们对于一般黑客的刻板印象是:单打独斗,神出鬼没。僵尸网络近年来已经成为企业的大敌,雷锋网这群团伙中的“C位成员”(仅占攻击者中 2%)以一己之力发起了 20%的攻击,“核心成员”(仅占攻击者中的20%)发起了 80%的攻击,而且全员酷爱反射攻击,特别是大流量攻击。

人们对于一般黑客的刻板印象是:单打独斗,神出鬼没。 事实上,还有一群黑客团伙作战。

僵尸网络近年来已经成为企业的大敌,雷锋网 (公众号:雷锋网) 宅客频道从绿盟科技发布的《 IP团伙行为分析报告》中发现,有这样一群僵尸机“捆绑销售”,常年坚持多渠道僵尸网络活动和 DDoS 攻击,“不抛弃”“不放弃”。

这群团伙中的“C位成员”(仅占攻击者中 2%)以一己之力发起了 20%的攻击,“核心成员”(仅占攻击者中的20%)发起了 80%的攻击,而且全员酷爱反射攻击,特别是大流量攻击。

安全研究者将 这样的团体称为“IP团伙”(IP Chain-Gang)。雷锋网了解到,每个 IP 团伙由某个或者一组黑客控制者,因此同一个团伙在不同的攻击中必然会表现出相似的行为。

绿盟科技根据近两年所搜集的 DDoS 攻击数据、多个 IP 团伙并研究了他们的团伙行为,推出了《IP团伙行为分析》,希望通过研究团伙的历史行为建立团伙档案,以便更准确地描述其背后一个或多个攻击控制者的行动方式,同时更有效地防御这些团伙未来可能发起的攻击,防患于未然。

攻击者

IP团队规模:千人团体占主导

下图展示了 IP 团伙规模的分布情况。大多数团伙成员不到1000人,但也有一个团伙的成员高达26000多人。

图1 IP团伙规模

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20/80法则,到哪里都适用

下图展示了各团伙发起的 DDoS 攻击事件的数量,按事件次数统计。毫不意外,大约 20%的团伙发起了 80%的攻击。

图2 攻击总次数(按各团伙攻击统计)

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攻击事件次数

团伙最长总攻击时长超过 13“年”

下图展示了同一团伙所有成员的总累计攻击时长的分布情况。有些团伙的总攻击时长高达 5000 多天( >13“年”),但多数团伙不到 1000 天。

图3 团伙总攻击时长

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更少的团员、更多攻击次数、更大攻击流量

人们一般觉得较大的团伙会发动较多攻击时间,且产生的攻击总流量也较大,但事实并非如此。

如下图所示,与更大规模的 IP 团伙相比,拥有较少成员的团伙可能会发动更多攻击并发出更多攻击流量。这说明,特定团伙中的攻击者可能拥有更多渠道可以利用。

下图展示了按总流量排名的前 10 个团伙,攻击总流量以不同大小的橙色气泡表示。

图4 团伙规模、攻击次数及攻击总流量对比

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如上图所示,发动攻击次数最多(> 50K)的团伙仅拥有 274 名成员,超过了所有其他团伙,而最大的气泡(即攻击总流量最大)对应的团伙攻击次数竟然较少(<10K)。

攻击类型

NTP反射攻击由于出色的放大性能,在大流量攻击中最常使用。SYN Flood攻击方法较为简单,使用较为广泛。这两种攻击再加上UDP Flood和SSDP反射攻击构成了最主要的攻击类型。

图5 攻击类型与攻击总流量

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在混合攻击中,UDP flood是常用的一种攻击方式。下图展示了某一团伙采用的攻击方法,该团伙大多仅采用一种攻击方法(92.8%),在混合攻击中,75%的采取了两种攻击方法,4%的采取了四种方法。

图6混合攻击中各种攻击方法的组合(某一攻击团伙)

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图7 混合攻击中各种攻击方法的组合(某一攻击团伙)

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反射攻击,特别是大流量攻击,是各团伙最青睐的攻击方法。从触发较大流量的能力来看,NTP反射攻击是一种更为强大的DDoS攻击。从攻击事件数量角度看,DNS反射攻击占比较大,占全部反射型攻击的57%。

图8 反射攻击流量与次数(某一攻击团伙)

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流量峰值:IP 团伙攻击的最大“潜力”

流量峰值的整体分布

根据统计大多数IP团伙的流量峰值都超过了2 Tbps,流量峰值(Tbps)是衡量某一团伙的攻击能力和恶意程度的关键参数,反映了攻击团伙对目标的最大攻击能力。

图9 IP团伙的流量峰值分布(按IP团伙统计)

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单个团伙的攻击流量峰值

各团伙通常并未完全发挥其潜力,了解它们的能力极限对于规划防御非常重要。通过对某个团伙两个季度流量峰值的对比,我们发现该团伙最大攻击流量峰值比日常攻击流量高出很多倍,当其潜力完全释放出来时,破坏力是惊人的。

图10 单一攻击的流量峰值趋势(某一攻击团伙)

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十大攻击团伙

绿盟科技统计了2018年1至9月期间的攻击流量,总结了排名前十的IP团伙的流量峰值起伏变化,最大流量峰值和平均流量峰值表示IP团伙的攻击能力和攻击时长,反映了这些团伙的攻击活跃程度。

图11 十大攻击团伙的流量峰值

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雷锋网注:报告全文下载地址为http://blog.nsfocus.net/behavior_analysis_of_ip_chain_gangs/。

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