参考资料

  1. waf 防ddos简介
  2. 如何识别不同类型DDoS攻击
  3. 如何防范DDoS攻击？
  4. 推荐一些DDoS攻击防护的工具
  5. Web应用防火墙（WAF）防篡改功能
  6. DDoS缓解是一套技术手段
  7. waf 防护HTTPS流量的原理
  8. CSRF跨站请求伪造是一种网络攻击方式

DDoS攻击检测方法

1. 流量监控与分析

  • 网络流量基线：建立正常流量基准，检测异常流量波动（如突发性流量激增）。

  • 流量来源分析：检查是否来自单一IP、特定ASN或地理区域的大规模请求。

  • 协议分布异常：监测TCP/UDP/ICMP流量比例，如SYN Flood（大量半开连接）、UDP Flood（无响应数据包）。

2. 请求速率检测

  • HTTP/S请求速率：短时间内大量请求（如Web层DDoS）可能超过服务器处理能力。

  • API调用频率：REST API或DNS查询的异常高频访问可能是攻击信号。

  • 阈值告警：设置自动警报（如每秒请求数超过正常值3-5倍）。

3. 协议层异常检测

  • SYN Flood：大量半开TCP连接耗尽服务器资源。

  • UDP Flood：无响应的UDP数据包占用带宽（如DNS/QUIC Flood）。

  • ICMP Flood：Ping洪水攻击导致网络拥塞。

  • Slowloris攻击：长时间保持HTTP连接但不发送完整请求。

4. 源IP行为分析

  • IP信誉库：检查请求IP是否属于已知僵尸网络或恶意IP列表（如Spamhaus）。

  • IP分散度：攻击通常来自大量不同IP（如IoT僵尸网络）。

  • GeoIP异常：突然出现大量请求来自非常规地区。

5. 服务器资源监控

  • CPU/内存占用：异常高负载可能因DDoS导致。

  • 带宽占用：超出正常流量范围（如1Gbps突增至10Gbps）。

  • 服务响应延迟：网站/API响应变慢或不可用。

6. 日志与行为分析

  • 防火墙/IDS日志：检查被拦截的异常连接（如大量SYN包）。

  • Web服务器日志：分析异常User-Agent、重复URL请求。

  • 机器学习检测：训练模型识别流量模式变化（如AI-based DDoS防护）。

7. 第三方防护与CDN检测

  • 云防护服务（如Cloudflare、AWS Shield、Akamai）自动识别并缓解攻击。

  • CDN流量分析：检查边缘节点是否遭遇异常请求。

  • Anycast网络：分散攻击流量，降低单点压力。

8. 实时告警与自动化响应

  • SIEM集成（如Splunk、ELK）关联日志数据，触发告警。

  • 自动限速/封禁：对异常IP实施速率限制或黑名单。

  • BGP FlowSpec：通过ISP网络层过滤恶意流量。

总结

DDoS检测需结合流量分析、协议检测、行为建模、资源监控，并借助自动化工具（如WAF、IDS/IPS、云防护）实现快速响应。

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