【CSDN 編者按】DDoS 攻擊近幾年來非常常見，許多知名的平臺網站都遭遇過。當應用層 DDoS 攻擊當前已經是最常見的攻擊類型之時，對於程序員而言，有哪些必須掌握的 DDoS 攻擊的知識點，更為關鍵的是，如何進行有效的防禦實踐？在「CSDN 在線峰會 —— 阿里雲核心技術競爭力」上，在系統、應用、網絡安全領域擁有 14 年研究經驗的阿里雲資深安全專家葉敏深入分享了新型應用層 DDoS 攻擊防禦的最佳實踐，希望能夠對所有技術人有所啟發及裨益。
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作者 | 葉敏，阿里雲資深安全專家
頭圖 | CSDN 下載自東方 IC
出品 | CSDN（ID：CSDNnews）
一、應用層 DDoS 攻擊介紹
DDoS 攻擊長久以來困擾著互聯網企業，從我們雲盾監測到的 DDoS 攻擊流量峰值來看，最近幾年攻擊流量在大幅上漲，從 2014 年我們對外宣佈防禦了全球最大的 DDoS 攻擊，453.8Gbps，到現在 T 級別的 DDoS 也變得很常見。
大流量 DDoS 攻擊存在了很多年，雖然攻擊流量一直在增長，但是攻擊類型變化不大，一直以 SYN Flood、UDP Flood、UDP 反射攻擊為主。針對大流量攻擊已經有了非常有效的防禦手段，以前這種大流量攻擊遇到安全設備時，就像進了黑洞一樣被吞噬，防禦成功率很高，但是黑客們不服輸，他們向這個黑洞發起了新的挑戰。
如果把攻擊流量偽裝成正常業務的流量，那麼安全防禦設備就很難區分出攻擊流量，這樣就能穿過防禦設備攻擊到後端的應用，這就是應用層 DDoS 攻擊，也叫 CC（ Challenge Collapsar ）攻擊，就是挑戰黑洞的意思。
二、應用層 DDoS 的攻擊方式
應用層 DDoS 最近幾年越來越受到黑客的青睞，從監測到的數據來看，應用層 DDoS 攻擊在 2019 年就有翻倍增長。
除了容易繞過防禦設備，還有一個重要的原因是應用層 DDoS 攻擊更加高效，因為應用層的攻擊都要觸發上層應用的處理邏輯，其中可能有數據庫查詢、遠程 API 調用、文件讀寫，甚至有複雜的計算邏輯，所以這些流量會對服務端帶來更大的壓力。攻擊者精心挑選的帶有複雜邏輯的 URL 進行攻擊，可以用很小的流量對應用或數據庫產生巨大壓力。攻擊者不需要用到很大的帶寬，甚至對服務端只有小幅度的 QPS 上漲，讓檢測和防禦都變得更有挑戰。
DDoS 攻擊最典型的方式是殭屍網絡，黑客控制了大量的傀儡主機（肉雞或 bot）向目標發起攻擊。這些傀儡主機可能是服務器、PC、手機或 IoT 設備。
在應用層 DDoS 攻擊中，我們發現另一種借刀殺人的攻擊方式也很常見，黑客在一些熱門的網頁中嵌入了帶有攻擊行為的 JavaScript 代碼，當訪問者打開這些網頁時，瀏覽器就循環對目標發起攻擊，在一些停留時間比較長的網頁，比如長篇小說或小電影網站，再加上不停的有新用戶訪問，攻擊就會持續很長時間。雖然黑客沒有控制這些設備的權限，但是他藉助這些正常用戶的瀏覽器實現了大規模的應用層 DDoS 攻擊。
互聯網上 HTTP/HTTPS 服務佔比最大，所以針對 HTTP/HTTPS 協議的應用層 DDoS 攻擊也是最常見的，我們把它叫 HTTP Flood。雖然都是發起 HTTP 請求，但是也有不同的方式，防禦的難度也不一樣。我們分析過很多 DDoS 木馬，有些直接拼接 HTTP 報文內容發送給服務端，這種通常攻擊手法比較單一，而且也沒有考慮 Cookie 和 HTTP 跳轉，更不能執行 JavaScript。
進一步我們發現有些木馬使用現成的 HTTP 庫，它對 HTTP 協議的支持更完善，部分可以支持 Cookie 和 HTTP 跳轉，但沒有瀏覽器引擎所以不能執行 JavaScript。
再進一步我們發現帶有瀏覽器引擎的攻擊方式，它其實就是個無窗口的瀏覽器，可以完整的支持 Cookie、HTTP 跳轉和 JavaScript。我們也發現直接使用瀏覽器進行攻擊的，有 Windows 平臺的惡意軟件中嵌入 IE 控件，移動 App 中嵌入 WebView 控件，前面講到的熱門網頁嵌入 JavaScript 也是瀏覽器攻擊的例子。因為攻擊流量本身就是瀏覽器發起的請求，所以這種識別難度更大。
另外一種應用層 DDoS 攻擊是針對 SSL，據統計全球超過 85%的網頁已經啟用 HTTPS 協議了，所以攻擊目標範圍很大。我們知道建立一個 SSL 連接的開銷是比較大的，有人分析過，建立一個 SSL 連接服務端消耗的計算資源是客戶端的 15 倍，所以如果攻擊者向目標服務器發起大量 SSL 連接握手，就會對目標服務器產生巨大的性能壓力。這裡還有一個挑戰在於，只有在 SSL 握手完成以後，才會傳輸應用層的數據內容，所以通過數據包內容來檢測攻擊，在這裡就不適用。
前面講的很多攻擊方式跟 HTTP/HTTPS 業務有關係，但是私有協議也是存在應用層 DDoS 攻擊的，這個在很多遊戲業務中比較常見。一些粗暴的攻擊方式是建立 TCP 連接後，發送隨機的垃圾數據，一般情況下服務端遇到非法數據會直接斷開這個連接。
但是也有一些耐心的攻擊者，對正常的業務流量進行抓包，然後用重放的方式對目標發起攻擊，一方面是這種正常的流量會讓服務端執行更多的業務邏輯計算，比如登錄操作需求查詢數據庫，從而產生更大的攻擊效果，另一個方面是很難把重放流量跟正常用戶流量區分開來，對檢測和防禦有更大挑戰。
從這些攻擊方式中可以看到，應用層 DDoS 攻擊不再是簡單粗暴的大流量衝擊，而是攻擊者精心構造的數據包，偽裝成正常流量繞過防禦設備，攻擊後端的應用和服務。
三、傳統的應用層 DDoS 防禦方案
傳統的防禦策略是頻率限制，在源 IP、URL 精度進行限速，攔截高頻的訪問者。目前大多數 CC 防禦產品都向用戶提供限速功能。但是頻率限速有很多缺陷，因為不同的業務 QPS 差異很大，默認的限速策略並不能適用於所有場景，比如如下所示，第一個流量圖，峰值流量達到 20 萬 QPS，而第二個圖峰值才 2 萬 QPS，我們直覺上判斷第二個是攻擊行為，但是顯然這兩個業務不能用相同的限速策略的。
另一個問題是，當一個網站訪問量很大時，一些脆弱的接口能承受的 QPS 又很低，全局的限速策略就不適用了。粗暴的攔截 IP 還可能引起誤傷，如果一個源 IP 訪問量過大就把 IP 加黑名單，有可能將 NAT 出口 IP 拉黑，在大的公司、學校裡有一個人發起攻擊就把整個出口 IP 攔截了會影響到正常用戶的訪問。
所以應用層 DDoS 防禦有個關鍵點是要做更精細化的策略，很多 CC 防禦產品支持用戶自定義策略，將指定的數據包丟掉。對於非 HTTP 協議，部分產品提供讓用戶配置報文過濾特徵，對 HTTP 協議，多數安全產品都提供用戶配置 HTTP 各個維度的組合攔截條件。但是 DDoS 防禦都是爭分奪秒的，這種人工分析和配置策略存在嚴重的滯後性。另外這種策略非常依賴安全專家經驗，以及對業務的瞭解。
一些自動化的方案也在廣泛使用，大家可能遇到過訪問一個網站時出現一個白屏頁面，上邊提示在做安全檢測，幾秒鐘後跳轉到目標頁面，這個叫 JavaScript 挑戰。服務端向客戶端返回一個校驗頁面，裡邊包含了校驗瀏覽器的 JavaScript 代碼，如果用真實瀏覽器訪問並且有正常用戶行為，就可以校驗通過。它也有一些缺點，就是隻適用於網頁，如果是 API 接口，這種挑戰會讓正常業務中斷，另外也不適用於非 HTTP 協議。
人機校驗方式也被用於應用層 DDoS 防禦，包括圖形驗證碼或者需要用戶點擊、滑動的校驗方式，這種做法雖然很多場景在使用，但非常影響用戶體驗，而且它同樣存在缺陷，只能適用於網頁，不能用於 API 接口和非 HTTP 協議。
四、智能化的防禦方案
1. 縱深防禦的架構
這些方案都存在一定的缺陷，沒有一個方案是可以解決所有場景下的 DDoS 攻擊，所以我們在最近幾年做了一個縱深防禦方案，考慮到了各種不同的攻擊方式，我們從多個維度進行了流量分析和防禦，包括數據包內容特徵、訪問行為、客戶端挑戰和智能化的限速，其中大量應用了自動化分析建模，精細到每個業務、每個 URL 進行訪問基線分析，自動發現其中的異常，並且基於阿里雲的優勢大規模應用了威脅情報技術。以下圖中大部分新的防禦手段都是為防禦應用層 DDoS 攻擊而設計的。
2. 智能的自適應方案
為什麼需要自適應？
不管是默認的防護模板，還是讓用戶去配置，都不是個好的方案。當有大量不同業務的時候，我們必須要一個自適應的方案，根據業務的歷史流量自動分析出正常情況下的基線，基於這個基線去發現異常，並阻斷異常請求。
自適應的難點與挑戰
難點一：如何自動刻畫業務基線，並避免歷史攻擊的干擾？
比如以下圖中第一個流量圖，我們能夠自動識別出來它的週期性波動並生成它的頻率基線，雖然峰值 QPS 非常高，但是它符合歷史頻率基線，所以我們判定它是正常行為。第二個圖，雖然峰值 QPS 不高，但是它不符合歷史基線，所以判定存在攻擊行為。
整個過程需要基於數據自動完成，因為在存在大量不同業務的情況下，人工標註是不現實的。同時，倘若網站歷史上存在攻擊，也需要自動剔除攻擊時的數據，避免干擾。
難點二：如何在攻擊第一時間發現異常並作出處置？
發現流量存在異常僅僅是第一步，最重要的是識別出來哪些流量是異常的，並且自動生成策略把它阻斷掉。每個業務的流量都不一樣，攻擊方式也千變萬化，顯然不能用一個固定的特徵去區分出攻擊流量和正常流量。同樣的，找出攻擊流量的關鍵是要知道正常流量長什麼樣，我們從幾十個維度，在業務正常的時候學習出流量的基線畫像，精細到每個域名、每個端口、每個 URL，同樣也是千人千面。當發生攻擊時，流量分析引擎可以根據當前流量和基線的對比，自動生成攔截攻擊流量的策略。
3. 降維打擊的協同防禦
在阿里雲我們每天防禦了海量的攻擊，每一次防禦都是可以輸出有價值的信息用於保護更多的其他客戶。
就像免疫系統一樣，一個客戶遭受過一種類型的攻擊，該攻擊情況就會進入威脅情報系統中，自動分析出攻擊手法和攻擊源 IP 特性，並生成多維度的針對性方案。下次再發生這種攻擊時，所有客戶都可以受到保護。
五、應用層 DDoS 攻防的發展
DDoS 防禦需要爭分奪秒，能快一分鐘，業務中斷就少一分鐘，整個防禦系統要足夠實時。在流量的採集、分析和攔截都要做到實時化，特別是攻擊流量大的時候，實時分析對整個鏈路的性能都有很大挑戰。要做到足夠快，人工分析一定是來不及的，必須要足夠自動化、智能化，通過離線的基線畫像計算，加上實時的智能策略，我們現在做到了 95%以上的應用層 DDoS 攻擊都可以在 3 分鐘內自動防禦成功，將業務恢復，因為整個分析決策鏈路長，其中還是有很大改進空間。
應用層 DDoS 還有很多挑戰等著我們去解決，誤殺問題是其中一個，當業務有促銷、秒殺活動時，短時間內流量激增，部分秒殺場景中大量 IP 集中訪問一個頁面，甚至此時正常業務就已經受到影響，服務端響應過慢了，此時各個維度都跟正常基線相關非常大，攻擊檢測系統很容易將這種行為誤判為 DDoS 攻擊。
另外一個難題是，防禦系統非常依賴業務的基線畫像做防禦策略，如果一個新上線的業務就遭受攻擊，或者業務剛接入防禦系統，此時防禦系統缺少該業務的畫像，並不知道它正常流量是怎樣的，防禦效果就會大打折扣。另外一個問題也發生過多次，在一些業務中客戶端有重連的邏輯，或者出錯後重傳的邏輯，如果客戶端邏輯設置不當，當服務端發生異常時不斷重連或重傳，也容易誤判為攻擊行為，導致整個 IP 被封禁。針對這些防禦缺陷，我們也在設計新的技術方案，包括訪問源、客戶端的信譽評分，儘量減少對正常用戶的誤殺。
從歷史發展來看，DDoS 的攻防技術一直在發展，但是攻擊和防禦從來都沒有哪一方是佔據絕對優勢的，雙方的技術總是在螺旋上升。只要有利益存在，黑客就會不斷挑戰我們的防禦方案，雖然今天我們做了大量防禦技術上的創新，但是道高一尺，魔高一丈，黑客一定會研究新的攻擊技術繞過我們的防禦系統，從簡單、粗暴的攻擊方式往精細化、智能化方向發展，進而迫使我們研究新的防禦技術，未來攻擊和防禦技術都會邁上一個新的臺階。
作者簡介： 葉敏，阿里雲資深安全專家，在系統、應用、網絡安全領域有14年研究經驗，阿里反釣魚、雲盾反入侵、網絡安全產品技術負責人，在網絡安全攻防方面有豐富的經驗，其主導建設的多項安全技術保護了阿里雲百萬級客戶。
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