ddos被攻击怎么查

DDoS（分布式拒绝服务）攻击是一种常见的网络安全威胁，它通过大量合法的请求淹没目标服务器，使其无法正常提供服务，以下是一些检测DDoS攻击的方法：

1、流量特征检测：分析网络流量的特征，如带宽使用情况、连接数、协议类型等，识别异常流量模式，正常情况下某个时间段内的流量是相对稳定的，如果出现突然的暴增，可能是遭受了DDoS攻击。

2、异常检测：利用统计学方法或机器学习算法，对正常流量和攻击流量进行区分，基于多维信息熵值的方法可以构建具有高区分度的检测向量，通过滑动窗口的多维无参数CUSUM算法放大正常流量与攻击流量的差异。

3、基于人工智能的检测：使用分类算法、聚类算法和深度学习算法来检测DDoS攻击，这些方法能够从大量数据中提取特征，并通过模型预测是否存在攻击。

4、误用检测：根据已知的攻击特征直接检测载入行为，通过特征码分析、状态转换分析等方法，将流量与已知攻击模式进行比较。

5、基于网络全局流量异常特征的检测：通过对全网或运营商网络中的OD对（源-目的地）之间的流量进行测量，构建网络流量模型，从而检测异常流量。

6、检查服务器负载：使用命令如uptime、top等查看服务器的平均负载，如果负载明显高于正常水平，可能是遭受了DDoS攻击，大于7的平均负载可能是一个问题。

7、检查网络连接：使用netstat命令列出当前连接到服务器的IP地址及连接数量，如果发现有大量来自同一IP地址或子网的连接，或者单个IP地址有数百或数千个连接，可能是攻击的迹象。

8、监控网络流量：使用工具如bmon、nload、vnStat、iftop等实时监控网络流量和带宽使用情况，如果发现网络流量突然暴增，或者某个协议的流量异常增加，可能是遭受了DDoS攻击。

9、检查日志文件：查看服务器的访问日志、错误日志等，寻找异常的访问记录或错误信息，大量的失败登录尝试、频繁的访问特定页面等都可能是DDoS攻击的表现。

检测DDoS攻击需要综合运用多种方法和工具，包括流量特征检测、异常检测、基于人工智能的检测、误用检测、基于网络全局流量异常特征的检测以及检查服务器负载、网络连接、监控网络流量和检查日志文件等，通过这些方法的综合应用，可以及时发现并应对DDoS攻击，保障网络和服务器的安全运行。