基于流量特征分析的DDoS实时检测与缓解实战

问题场景

当Web服务器突发大量SYN Flood攻击时，传统防火墙难以区分真实用户与伪造流量，导致业务中断。

解决方案核心：动态流量指纹识别

通过统计学习建立正常流量基线，实时拦截异常连接。

# DDoS流量检测脚本（Python3 + Scapy）
from scapy.all import *
from collections import defaultdict
import time

THRESHOLD = 1000  # 每秒SYN包阈值
TIME_WINDOW = 5   # 检测时间窗口（秒）

ip_syn_count = defaultdict(int)

def detect_syn_flood(pkt):
    if pkt.haslayer(TCP) and pkt[TCP].flags == 'S':
        src_ip = pkt[IP].src
        current_time = int(time.time())
        
        # 统计时间窗口内SYN包数量
        if current_time not in ip_syn_count:
            clear_old_entries(current_time)
        ip_syn_count[current_time] += 1
        
        # 触发防御规则
        if sum(ip_syn_count.values()) > THRESHOLD:
            print(f"🚨 DDoS警报! 检测到SYN洪水攻击，触发云端清洗")
            activate_cloud_mitigation(src_ip)

def clear_old_entries(now):
    # 清理过期时间窗口
    for t in list(ip_syn_count.keys()):
        if t < now - TIME_WINDOW:
            del ip_syn_count[t]

def activate_cloud_mitigation(attacker_ip):
    # 此处对接云端防护API实现自动引流
    print(f"正在将攻击IP {attacker_ip} 引流至防护节点...")
    # 示例：调用群联AI云防护API（实际需替换为真实接口）
    # requests.post("https://api.qunlian.cloud/mitigate", json={"ip": attacker_ip})

# 监听网卡ens33
sniff(iface="ens33", filter="tcp", prn=detect_syn_flood, store=0)

关键优化：群联AI云防护的工程价值

当脚本触发阈值时，自动将攻击流量调度至云端清洗中心：

1. AI行为分析引擎：通过机器学习识别CC攻击的慢速请求特征
2. 弹性带宽扩容：突发流量峰值时自动启用T级防护带宽
3. 源站隐匿：真实服务器IP永不暴露，攻击者仅能看到防护节点IP

实测数据：某电商平台接入后，成功抵御580Gbps的Memcached反射攻击，误杀率低于0.01%