UDP Flood是什么?及其防护方法

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简介: UDP Flood是互联网上最经典的DDoS(Distributed Denial of Service)攻击之一。攻击者在短时间内向目标设备发送大量的UDP报文,导致链路拥塞甚至网络瘫痪。一般的UDP报文由攻击工具伪造,通常在数据段具备相同的特征,另一部分由真实网络设备发出的UDP报文,虽然数据段不相同,但固定的目的端口也可作为一种特征。确定UDP攻击报文的特征后,即可根据特征进行过滤。特征过滤就是常说的指纹过滤,可根据攻击报文的特征,自定义过滤属性。指纹过滤包括静态指纹过滤和动态指纹学习两种方法。

一、UDP Flood是如何发生的?
顾名思义,UDP Flood是指用洪水一样的UDP报文进行攻击。不同于TCP协议,UDP协议是一种无连接的协议,使用UDP协议传输报文之前,客户端和服务器之间不建立连接,如果在从客户端到服务器端的传递过程中出现报文的丢失,协议本身也不做任何检测或提示。这种报文处理方式决定了UDP协议资源消耗小、处理速度快,在被广泛应用的同时也为攻击者发动UDP Flood攻击提供了可能。

传统UDP Flood攻击是一种消耗攻击和被攻击双方资源的带宽类攻击方式。攻击者通过僵尸网络向目标设备发送大量伪造的UDP报文,这种报文一般为大包且速率非常快,通常会造成链路拥塞甚至网络瘫痪的危害。这种攻击方式由于技术含量较低,现在已经越来越少被使用。
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近几年来,越来越多的攻击者选择使用UDP反射放大攻击。UDP反射放大攻击有两个特点,一是属于UDP协议,二是目的端口号固定。UDP反射放大攻击的原理类似,以常见的NTP(Network Time Protocol)反射放大攻击为例,其有两个关键点:反射和放大。

1.1反射攻击
在UDP协议中,正常情况下,客户端发送请求包到服务器,服务器返回响应包给客户端,一次交互就已完成,中间没有校验过程。反射攻击正是利用了UDP协议面向无连接、缺少源认证机制的特点,将请求包的源IP地址篡改为攻击目标的IP地址,最终服务器返回的响应包就会被送到攻击目标,形成反射攻击。

1.2放大攻击
攻击者通常利用互联网的基础架构来进行放大攻击。由于网络中开放的NTP服务器非常多,攻击者会利用僵尸主机同时向NTP服务器发起大量的Monlist请求,1个Monlist请求包可以引发100个响应包。通常1个NTP请求包只有90字节的大小,而1个回应报文通常为482字节,100个回应报文就是48200字节,可以发现回应报文是请求报文的500倍左右,这就形成了四两拨千斤的放大攻击,最终造成链路拥塞甚至网络瘫痪。

二丶如何防御UDP Flood攻击?

由于UDP协议不建立连接,对UDP Flood的防御并不能像SYN Flood一样进行源探测。最初防火墙对UDP Flood的防御方式就是限流,将链路中的UDP报文控制在合理的带宽范围之内,可基于目的IP地址、目的安全区域和会话进行限流。虽然限流可以有效缓解链路带宽的压力,但这种方式可能会丢弃一些正常报文,因此需要新的手段防御UDP Flood。

由攻击工具伪造的攻击报文通常都拥有相同的特征字段,比如都包含某一字符串或整个报文内容一致,而对于UDP反射放大攻击中那些由真实网络设备发出的报文,在数据段不具备相同特征,但其目的端口都是固定的,所以不难发现UDP Flood攻击报文都具有一定的特征。确定攻击报文的特征后即可进行过滤,特征过滤也就是常说的指纹过滤。指纹过滤包括静态指纹过滤和动态指纹学习两种方法。

2.1静态指纹过滤
UDP报文的数据段、源IP地址、源端口、目的IP地址、目的端口都可能隐藏着攻击报文的特征。对于已知的攻击特征,可以直接配置到设备的过滤器参数中。配置了静态指纹过滤后会对收到的报文进行特征匹配,对于匹配到攻击特征的报文进行丢弃、限流等下一步操作。

2.2 动态指纹学习
在攻击特征未知的情况下,可通过动态指纹学习进行攻击防御。对于一些攻击工具发起的UDP Flood攻击,攻击报文通常都拥有相同的特征字段,指纹学习就是对一些有规律的UDP Flood攻击报文进行统计和特征识别,当报文达到告警阈值时则开始进行指纹学习。如果相同的特征频繁出现,就会被学习成指纹,后续命中指纹的报文则被判定为攻击报文,进行丢弃、限流等后续操作。

2.3安全防护产品
加强与运营商、安全厂商之间的合作,从而打造高效稳定的网络安全环境。攻击流量往往很大,充足的防护带宽是不可或缺的,所以如果业务被攻击者盯上,面临这种大流量协议攻击时,非常推荐通过云厂商的防护产品来解决攻击难题,很多云厂商的防护部署都是上层封udp从根本上阻断udp攻击来源,借助他们海量的防护带宽进行防御。以及专业的 DDoS 防护能力进行防护,对流量进行精细化清洗。

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