概念回顾:分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击,从零基础到精通,收藏这篇就够了!

什么是DDoS攻击?DDoS攻击的原理是什么? 总之,DDoS攻击已成为网络安全领域的一大顽疾,由于其技术门槛相对较低,使得这种攻击方式愈发猖獗。面对其带来的巨大危害,无论是企业还是个人,都不能掉以轻心。我们需要加强安全意识,采取有效的防护措施,包括增强服务器和网络的安全性能、使用高效的安全设备和软件、建立完善的应急响应机制等。同时,政府和社会各界也应加大打击网络犯罪的力度,共同维护网络空间的安全与稳定。只有这样,我们才能确保网络环境的安全可靠,让信息化时代真正造福于每一个人。 阅读详情

分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击是一种网络攻击,即利用多台计算机使目标系统过载,致使其无法正常供目标用户访问。2021 年发生了约 290 万次 DDoS 攻击 — 较 2020 年增长了 31%,这一年由于新冠疫情封锁导致组织和个人纷纷转向数字化,DDoS 攻击次数创下了历史新高。

与拒绝服务 (DoS) 攻击(使用一台计算机及其互联网连接通过海量数据包淹没目标系统)不同,DDoS 攻击是单个实体或攻击者利用多台受感染的计算机(称为“Bot”或“僵尸”)生成指向目标的过多流量,导致目标网络、Web 服务器、计算机或应用因受到来自多个来源的大规模流量的轮番轰炸而中断。这种流量激增会耗尽目标系统的资源,致使合法用户无法对其进行访问。

在 DDoS 攻击中,一个实体使用多台计算机攻击单个目标(如网络、Web 服务器、计算机或应用),导致目标用户无法使用目标系统。

DDoS 攻击是犯罪吗?

DDoS 攻击在英国、欧盟和美国等世界许多地方都是非法的。

在美国,《计算机欺诈与滥用法》(CFAA) 规定以下访问计算机的情形属于非法行为:

  • 未经授权

  • 超出授权的访问器权限

  • 意图造成破坏

犯罪分子可能面临严重的刑事指控、处罚、罚款、监禁及其他制裁。如若遭到了 DDoS 攻击,建议您联系执法部门。

有哪些 DDoS 攻击示例?

2018 年 3 月,GitHub 遭到了大规模 DDoS 攻击。在此次攻击事件中,受感染的计算机以每秒 1.35 TB 流量的峰值请求速率轰炸开发人员平台。GitHub 只能艰难应对其导致的间歇性中断,多亏了其先进的 DDoS 防御系统,才得以缓解攻击。

DDoS 攻击有哪三种类型?

DDoS 攻击通常瞄准网络连接的组件。为了更好地了解攻击和受影响的区域,我们快速看一下基本网络连接的各层。

DDoS 攻击主要分为以下三类:

1. 应用层攻击 — 也称为七层 (L7) 攻击。

此类攻击使用特定的数据包类型或连接请求以消耗有限的资源,例如占用最大数量的开放连接、可用内存或 CPU 时间。典型的七层攻击会发送精心设计的 HTTP 请求流量来消耗资源并妨碍应用或网站交付内容(暂时禁用应用或网站,甚至致其崩溃),导致用户无法访问目标。此类攻击很难检测,因为它们使用的带宽通常少于其他类型的攻击,所以不一定会出现流量激增的情况。

七层攻击的危害性也最大,因为它们看似是真正的应用流量,但却企图利用常见 Web 应用中的漏洞。此外,攻击者越来越多地使用新技术(如机器学习和人工智能)来侵入目标。因此,缓解应用层 DDoS 攻击的最佳方法是部署自适应性动态防御。

常见的七层 DDoS 攻击包括 Slowloris 慢速攻击、Slow POST 慢速攻击、HTTP 洪水攻击及 Challenger Collapsar (CC)。

2. 协议攻击 — 有时称为计算攻击或网络攻击。

协议攻击通过耗尽三层和四层网络设备的计算能力来拒绝服务。通常,它们会以较高的数据包速率传输许多非常小的数据包。然后,攻击者尝试通过发送过多的数据包造成 CPU(或防火墙等设备)占用过高,但保持较低的带宽用量,这样攻击就能躲过云服务的监测。

协议攻击企图利用互联网协议(例如网络层中的互联网控制消息协议 (ICMP) 和传输层中的传输控制协议 (TCP))中的漏洞或缺陷来消耗资源。最佳缓解方法是即时安装补丁并正确配置网络设备。

常见的协议攻击包括 SYN 洪水攻击、Ping-of-Death 及 Smurf。

3. 流量耗尽型攻击 — 也称为洪水攻击。

流量耗尽型攻击是最常见的 DDoS 攻击类型。洪水攻击会向目标受害者的网络发送大规模流量(通常是大数据包),以消耗大量带宽,导致用户被拒绝访问。攻击者往往使用僵尸网络来增加攻击目标网络或服务器的流量,也会使用域名系统 (DNS) 放大等易受攻击的协议来实现调用僵尸网络。

此类大规模 DDoS 攻击的破坏力可能远远超出了大多数企业网络的承受能力。应对此类攻击的最佳方法是使用下游防火墙和全局分布式高容量接入点 (POP)。

常见的流量耗尽型攻击包括用户数据报协议 (UDP) 和 ICMP 洪水攻击(或 Ping Flood)。

DDoS 攻击有哪些迹象?

流量分析工具能够根据以下迹象帮助识别 DDoS 攻击:

  • 来自单个 IP 地址或 IP 范围的流量激增

  • 来自同一地理位置、使用类似设备类型或使用相同 Web 浏览器版本的用户的流量激增

  • 对同一页面或端点的请求莫名激增

  • 一天中非正常时段或定时协调(以一致的重复间隔)出现高峰

针对此类攻击的安全防护措施包括防火墙、Web 应用防火墙、拒绝服务攻击工具、入侵检测、防御及流量过滤系统。

如果我的系统没有 DDoS 攻击防护会怎样?

DDoS 攻击的业务影响会导致重大损失,并可能因攻击的规模、持续时间和受害者的业务性质而有很大差异。一次 DDoS 攻击会对企业造成多层面的直接业务影响:即时、短期和长期。

  • **DDoS 攻击的直接影响是经济损失。**高度依赖互联网创收的网站或应用(例如,流量很大的电子商务网站)每关闭一分钟就可能损失数十万美元。此外,企业内部将直接感受到生产力的下降和进一步的破坏风险。

  • **短期影响包括补救和补偿费用。**对于所有企业而言,一定数额的补救费用在所难免。举例来说,一家 Web 托管提供商可能会因其所遇中断影响了数千家客户而需支付巨额补偿费用。短期影响还包括法律和合规费用。

  • **长期影响包括客户流失和客户信心的下降。**这可能最具破坏性。当客户放弃性能低下甚至无法访问的站点时,企业损失的不仅仅是直接收入,还有忠诚客户的潜在流失——他们可能会访问竞争对手的站点,并一去不复返。长期影响还包括品牌声誉和商誉受损,以及潜在的法律诉讼威胁。

防范 DDoS 攻击的最佳实践

企业可通过以下最佳实践显著降低其应用遭受 DDoS 攻击及其他安全威胁的风险。

  • 速率限制 — 借助速率限制,您能够限制客户端在特定时间内向应用发出的请求数。这可通过限制攻击者所能向您的应用发送的流量来防止 DDoS 攻击。

  • TCP 和 UDP 请求管理 — 启用传输控制协议 (TCP) 和用户数据报协议 (UDP) 请求管理,确保仅处理合法请求。

  • 攻击工具规范 — 使用专为防御某些类型的 DDoS 攻击(应用层攻击、流量耗尽型攻击、协议攻击)而设计的 DDoS 防护工具。

  • Web 应用防火墙 (WAF) — 部署 WAF,可将其配置为根据 IP 地址、请求头和行为参数拦截恶意请求。

  • 监控日志 — 定期监控有助于及早检测出攻击,并能够减轻负面影响。流量增加、错误或异常活动迹象会触发警报,以便执行进一步调查。

  • 内容交付网络 (CDN) — 使用 CDN 有助于分配流量并减少应用的负载,从而加大 DDoS 攻击的难度。

  • 安全套接字层 (SSL)/TLS 加密 — 加密应用和客户端之间的流量可使攻击者更加难以拦截和修改流量。

  • 及时更新 — 定期软件更新能够确保您受到最新安全防护功能和补丁的保护,有效缓解已知威胁,包括 DDoS 攻击。

黑客/网络安全学习路线

对于从来没有接触过黑客/网络安全的同学,目前网络安全、信息安全也是计算机大学生毕业薪资相对较高的学科。

大白也帮大家准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线,大家跟着这个大的方向学习准没问题。

这也是耗费了大白近四个月的时间,吐血整理,文章非常非常长,觉得有用的话,希望粉丝朋友帮忙点个**「分享」「收藏」「在看」「赞」**

网络安全/渗透测试法律法规必知必会****

今天大白就帮想学黑客/网络安全技术的朋友们入门必须先了解法律法律。

【网络安全零基础入门必知必会】网络安全行业分析报告(01)

【网络安全零基础入门必知必会】什么是黑客、白客、红客、极客、脚本小子?(02)

【网络安全零基础入门必知必会】网络安全市场分类(03)

【网络安全零基础入门必知必会】常见的网站攻击方式(04)

【网络安全零基础入门必知必会】网络安全专业术语全面解析(05)

【网络安全入门必知必会】《中华人民共和国网络安全法》(06)

【网络安全零基础入门必知必会】《计算机信息系统安全保护条例》(07)

【网络安全零基础入门必知必会】《中国计算机信息网络国际联网管理暂行规定》(08)

【网络安全零基础入门必知必会】《计算机信息网络国际互联网安全保护管理办法》(09)

【网络安全零基础入门必知必会】《互联网信息服务管理办法》(10)

【网络安全零基础入门必知必会】《计算机信息系统安全专用产品检测和销售许可证管理办法》(11)

【网络安全零基础入门必知必会】《通信网络安全防护管理办法》(12)

【网络安全零基础入门必知必会】《中华人民共和国国家安全法》(13)

【网络安全零基础入门必知必会】《中华人民共和国数据安全法》(14)

【网络安全零基础入门必知必会】《中华人民共和国个人信息保护法》(15)

【网络安全零基础入门必知必会】《网络产品安全漏洞管理规定》(16)

网络安全/渗透测试linux入门必知必会

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【网络安全零基础入门必知必会】VMware下载安装,使用VMware新建虚拟机,远程管理工具(02)

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网络安全/渗透测试****计算机网络入门必知必会****

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网络安全/渗透测试入门之HTML入门必知必会

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网络安全/渗透测试入门之MySQL入门必知必会

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****网络安全/渗透测试入门之SQL注入入门必知必会

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黑客/网络安全学习包

资料目录

  1. 成长路线图&学习规划

  2. 配套视频教程

  3. SRC&黑客文籍

  4. 护网行动资料

  5. 黑客必读书单

  6. 面试题合集

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方链接即可前往获取

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1.成长路线图&学习规划

要学习一门新的技术,作为新手一定要先学习成长路线图,方向不对,努力白费。

对于从来没有接触过网络安全的同学,我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线,大家跟着这个大的方向学习准没问题。


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2.视频教程

很多朋友都不喜欢晦涩的文字,我也为大家准备了视频教程,其中一共有21个章节,每个章节都是当前板块的精华浓缩。


因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方链接即可前往获取

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3.SRC&黑客文籍

大家最喜欢也是最关心的SRC技术文籍&黑客技术也有收录

SRC技术文籍:

黑客资料由于是敏感资源,这里不能直接展示哦!

4.护网行动资料

其中关于HW护网行动,也准备了对应的资料,这些内容可相当于比赛的金手指!

5.黑客必读书单

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6.面试题合集

当你自学到这里,你就要开始思考找工作的事情了,而工作绕不开的就是真题和面试题。

更多内容为防止和谐,可以扫描获取~

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67、无线局域网中抵御 DDoS 攻击的安全框架 本文提出了一种针对无线局域网中分布式拒绝服务(DDoS)攻击的安全框架。该框架分为四个阶段:DDoS攻击实现、攻击检测、攻击消除和认证。通过模拟器NS2进行实验验证,结果表明该框架能够有效检测和消除攻击节点,减少数据包丢弃率,提高吞吐量,并通过认证机制增强网络安全性。此外,框架在能耗和端到端延迟方面也表现出优势,为无线网络环境提供了一种高效的DDoS攻击防御方案。 阅读详情

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攻击方式学习之(4) - 拒绝服务(DOS/DDOS/DRDOS) [zt]

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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