DDoS攻击者日志，谁在幕后操纵这场网络风暴？

DDoS攻击者日志是记录分布式拒绝服务（DDoS）攻击相关信息的日志文件，用于分析攻击来源、类型和影响，帮助采取防御措施。

DDoS 攻击者日志是记录 DDoS 攻击相关信息的重要数据来源，对于分析攻击行为、追踪攻击源以及制定防御策略具有关键意义，以下是关于 DDoS 攻击者日志的详细介绍：

1、日志类型

DDoSProtectionNotifications 日志：当公共 IP 资源遭受攻击以及攻击风险缓解结束时发出通知，包含创建通知时的日期和时间（UTC）、公共 IP 的资源 ID、资源组、订阅 ID、公共 IP 的名称、资源类型、操作名称、消息、通知类型（如 MitigationStarted、MitigationStopped）以及公共 IP 地址等信息。

DDoSMitigationFlowLogs 日志：可近乎实时地查看活动的 DDoS 攻击期间的丢弃流量、转发流量和其他相关数据点，字段包括创建流日志时的日期和时间（UTC）、公共 IP 的资源 ID、资源组、订阅 ID、公共 IP 的名称、资源类型、操作名称、消息、客户端的公共 IP 地址、源端口、目的公共 IP 地址、目的端口以及协议等。

DDoSMitigationReports 日志：使用 Netflow 协议数据聚合而成，提供有关资源所受攻击的详细信息，只要公共 IP 资源受到攻击，就会在缓解措施启动时开始生成报告，每 5 分钟生成一份增量报告，整个缓解过程结束后，生成一份缓解后报告。

2、日志分析方法

查询与筛选：通过设置特定的查询条件，如时间范围、IP 地址、攻击类型等，从大量的日志数据中筛选出与特定 DDoS 攻击相关的记录，以便进行深入分析，可以使用 Kusto 查询语言在 Azure 的 Log Analytics 工作区中对 DDoS 防护日志进行查询。

统计分析：对日志中的关键数据进行统计，如攻击流量的大小、持续时间、攻击次数等，以了解攻击的规模和强度，还可以分析不同时间段内的攻击频率变化，绘制图表来直观展示攻击的趋势。

关联分析：将不同类型的日志数据进行关联分析，例如将 DDoS 攻击日志与网络设备日志、服务器性能日志等相结合，以获取更全面的攻击信息，通过关联分析可以发现攻击的源头、攻击的传播路径以及攻击对系统造成的影响。

3、常见攻击特征

畸形报文攻击：如 FragFlood、Smurf、StreamFlood、LandFlood、IP 畸形，TCP 畸形，UDP 畸形报文等，这些攻击会向目标发送有缺陷的 IP 报文，导致目标处理时崩溃。

传输层 DDoS 攻击：常见的有 SynFlood、AckFlood、UDPFlood、ICMPFlood、RstFlood 等，以 SynFlood 为例，利用 TCP 三次握手机制，攻击者不断向服务器发送 syn 请求，但不响应 syn+ack 报文，从而消耗服务端的监听队列。

DNS DDoS 攻击：包括 DNS Request Flood、DNS Response Flood、虚假源 + 真实源 DNS Query Flood、权威服务器攻击和 local 服务器攻击等，DNS Query Flood，多台傀儡机同时发起海量域名查询请求，造成服务器无法响应。

连接型 DDoS 攻击：像 TCP 慢速连接攻击、连接耗尽攻击等，以 slowloris 为例，利用 http 协议的特性，http 请求以 r

r

标识 headers 的结束，若 web 服务端只收到 r

r

而未收到后续数据，会保持连接等待，攻击者借此消耗服务器资源。

4、防御策略制定

流量过滤与限制：根据日志分析结果，识别出反面的 IP 地址或异常的流量模式，然后在网络设备或防火墙上设置相应的过滤规则，阻止来自这些 IP 地址或符合异常模式的流量进入网络，可以限制服务器在某个时间段接收的请求数量，以减缓攻击的影响。

黑洞路由与引流：当检测到大规模的 DDoS 攻击时，可以将被攻击的目标 IP 地址的流量牵引到 “黑洞” 路由器或清洗设备上，这些设备会对流量进行清洗和过滤，只将正常的流量回注到原网络中，从而保护目标服务器免受攻击。

分布式防御与协同：采用分布式的防御架构，将防御能力分散到多个节点或数据中心，避免单点故障，还可以与其他网络服务提供商或安全组织进行协同合作，共同应对大规模的 DDoS 攻击，共享情报和资源。

DDoS 攻击者日志为抵御 DDoS 攻击提供了有力依据，通过对各类日志的深入剖析与综合利用，能够精准洞察攻击细节，进而制定并实施有效的防御策略，最大程度降低 DDoS 攻击对网络安全与业务运营的负面影响，保障网络环境的稳定可靠运行。