政務(wù)外網(wǎng)環(huán)境下的DDoS攻擊檢測(cè)與溯源分析

摘要：文章提出了一種面向政務(wù)外網(wǎng)的DDoS攻擊檢測(cè)與防御系統(tǒng)，旨在提升政務(wù)網(wǎng)絡(luò)的安全防護(hù)能力。系統(tǒng)通過流量采集、攻擊檢測(cè)、路徑溯源和響應(yīng)聯(lián)動(dòng)模塊等多層次技術(shù)，實(shí)時(shí)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)流量并有效識(shí)別DDoS攻擊。采用協(xié)議行為建模與滑動(dòng)時(shí)間窗口相結(jié)合的技術(shù)，系統(tǒng)能夠精準(zhǔn)區(qū)分正常流量與攻擊流量，實(shí)現(xiàn)DDoS攻擊的早期預(yù)警與響應(yīng)。針對(duì)偽造源IP的DDoS攻擊，系統(tǒng)結(jié)合IP聚類分析、TTL指紋分析及流量軌跡重建等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了精確的攻擊源追溯。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，系統(tǒng)在檢測(cè)準(zhǔn)確率、誤報(bào)率、響應(yīng)時(shí)延等方面具有較高的性能，能夠有效應(yīng)對(duì)各種DDoS攻擊，保障政務(wù)外網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行。

關(guān)鍵詞：DDoS攻擊；流量采集；協(xié)議行為建模；路徑溯源

中圖分類號(hào)：TP311" " " 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2025）18-0083-03

開放科學(xué)（資源服務(wù)） 標(biāo)識(shí)碼（OSID）

0 引言

隨著數(shù)字政府建設(shè)的深入推進(jìn)，政務(wù)外網(wǎng)因服務(wù)集中、路徑固定、邊界明確等特性，面臨日益嚴(yán)峻的DDoS攻擊威脅。其中，UDP Flood等流量型攻擊極易導(dǎo)致業(yè)務(wù)中斷和服務(wù)癱瘓[1]。傳統(tǒng)防護(hù)手段如防火墻和入侵防御系統(tǒng)（IPS） 在檢測(cè)時(shí)延、溯源精度及響應(yīng)速度等方面存在局限，難以滿足政務(wù)網(wǎng)絡(luò)高可用性的需求[2]。因此，本文針對(duì)政務(wù)外網(wǎng)環(huán)境下的DDoS攻擊，重點(diǎn)研究UDP Flood攻擊的檢測(cè)與溯源，提出并驗(yàn)證了一種輕量化的解決方案，旨在提升政務(wù)外網(wǎng)的實(shí)時(shí)防護(hù)能力與實(shí)用性。

1 典型場景分析與系統(tǒng)需求建模

1.1 某市政務(wù)外網(wǎng)DDoS攻擊案例復(fù)盤

為深入分析政務(wù)外網(wǎng)在遭遇DDoS攻擊時(shí)面臨的具體風(fēng)險(xiǎn)與防護(hù)短板，本文復(fù)盤了2024年5月某市發(fā)生的一起典型UDP Flood攻擊事件。攻擊持續(xù)約2小時(shí)，通過公網(wǎng)向政務(wù)外網(wǎng)出口發(fā)送海量無效UDP數(shù)據(jù)包，導(dǎo)致行政審批平臺(tái)與統(tǒng)一身份認(rèn)證系統(tǒng)服務(wù)中斷，嚴(yán)重影響政務(wù)辦理與后臺(tái)審批。攻擊利用UDP協(xié)議無連接、源IP可偽造等特性，迅速耗盡帶寬資源，致使邊界防火墻與核心交換機(jī)性能驟降，攻擊識(shí)別與溯源難度顯著增加。在事件響應(yīng)過程中，原有安全設(shè)備雖然能夠監(jiān)測(cè)到異常流量，但難以精確定位攻擊源，嚴(yán)重依賴人工分析與封禁，響應(yīng)效率較低。此外，IPS未能及時(shí)觸發(fā)告警，進(jìn)一步延誤了處置時(shí)機(jī)。此次事件暴露了政務(wù)外網(wǎng)在面對(duì)大規(guī)模DDoS攻擊時(shí)的三大主要問題：邊界檢測(cè)能力薄弱、攻擊路徑溯源困難以及應(yīng)急響應(yīng)過度依賴人工干預(yù)。政務(wù)外網(wǎng)的整體防護(hù)體系亟須升級(jí)優(yōu)化。

1.2 政務(wù)外網(wǎng)業(yè)務(wù)特性

與一般商用網(wǎng)絡(luò)不同，政務(wù)外網(wǎng)在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與業(yè)務(wù)部署上具有顯著的封閉性與集中性特征。在網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)層面，政務(wù)外網(wǎng)通常采用統(tǒng)一的出口管理模式，多個(gè)政府部門和業(yè)務(wù)子系統(tǒng)（例如行政審批系統(tǒng)、政務(wù)云平臺(tái)、電子政務(wù)通用數(shù)據(jù)庫等） 通過同一個(gè)出口接入廣域網(wǎng)絡(luò)或互聯(lián)網(wǎng)[3]。這種結(jié)構(gòu)雖然便于統(tǒng)一監(jiān)管與運(yùn)維，但也使得整個(gè)網(wǎng)絡(luò)出口成為潛在攻擊者的主要目標(biāo)[4]。一旦遭遇DDoS攻擊，多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)將同時(shí)受影響，缺乏流量隔離機(jī)制會(huì)加劇業(yè)務(wù)中斷風(fēng)險(xiǎn)。

政務(wù)外網(wǎng)普遍采用內(nèi)網(wǎng)封閉、外網(wǎng)受控的通信策略。內(nèi)部系統(tǒng)之間通過專網(wǎng)互通，外部訪問需要通過邊界防火墻或網(wǎng)閘設(shè)備進(jìn)行嚴(yán)格控制。雖然這種結(jié)構(gòu)在安全性上具備一定優(yōu)勢(shì)，但也限制了流量分析的廣度和粒度，尤其是在溯源分析過程中，難以深入還原攻擊路徑[5]。此外，政務(wù)系統(tǒng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的可用性與連續(xù)性要求極高，任何級(jí)別的網(wǎng)絡(luò)中斷都可能導(dǎo)致政務(wù)服務(wù)延誤或公信力下降。

2 DDoS攻擊檢測(cè)與溯源系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

為滿足政務(wù)外網(wǎng)環(huán)境下對(duì)DDoS攻擊的快速檢測(cè)、精準(zhǔn)溯源與高效響應(yīng)需求，設(shè)計(jì)的系統(tǒng)整體由四大核心功能模塊構(gòu)成：流量采集模塊、攻擊檢測(cè)模塊、路徑溯源模塊、響應(yīng)聯(lián)動(dòng)模塊，各模塊分工協(xié)同，支撐端到端的攻擊防護(hù)鏈條。圖1為系統(tǒng)邏輯架構(gòu)。

流量采集模塊部署在邊界交換機(jī)或路由器的SPAN端口，利用高速包采集技術(shù)實(shí)時(shí)獲取網(wǎng)絡(luò)進(jìn)出流量，并進(jìn)行格式化處理與協(xié)議分類，為后續(xù)分析提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)輸入。攻擊檢測(cè)模塊采用協(xié)議行為建模與滑動(dòng)時(shí)間窗口機(jī)制，通過統(tǒng)計(jì)特征比對(duì)與聚類算法實(shí)現(xiàn)對(duì)DDoS攻擊流量的精準(zhǔn)識(shí)別，輸出異常評(píng)分并區(qū)分攻擊與正常流量。檢測(cè)結(jié)果同步傳送至路徑溯源模塊，后者通過IP聚類、TTL值分析和流量軌跡重建等技術(shù)對(duì)攻擊源進(jìn)行定位，支持應(yīng)對(duì)源IP偽造等復(fù)雜攻擊行為。

在模塊協(xié)同方面，系統(tǒng)通過Kafka等消息中間件實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)與控制指令傳遞，形成完整的數(shù)據(jù)處理鏈。檢測(cè)模塊將異常流量信息傳送至響應(yīng)聯(lián)動(dòng)模塊，由其根據(jù)預(yù)設(shè)策略聯(lián)動(dòng)防火墻、IPS、ACL等設(shè)備，自動(dòng)完成封禁源IP、流量限速、網(wǎng)絡(luò)隔離等響應(yīng)操作，同時(shí)通過告警機(jī)制將處置結(jié)果推送至運(yùn)維平臺(tái)，并記錄全流程日志用于后續(xù)分析與策略優(yōu)化。整個(gè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了從流量采集到檢測(cè)、溯源、響應(yīng)的閉環(huán)防護(hù)機(jī)制，有效支撐政務(wù)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下對(duì)DDoS攻擊的快速應(yīng)對(duì)與溯源追蹤。

2.2 攻擊檢測(cè)算法設(shè)計(jì)

2.2.1 協(xié)議行為建模

DDoS攻擊流量在協(xié)議層面上通常會(huì)表現(xiàn)出與正常流量不同的特征。通過對(duì)常見網(wǎng)絡(luò)協(xié)議（例如UDP、ICMP等） 的正常行為進(jìn)行建模，系統(tǒng)能夠識(shí)別出與常規(guī)行為不符的異常流量。具體而言，在UDP Flood攻擊中，攻擊者通常會(huì)發(fā)送大量隨機(jī)數(shù)據(jù)包，集中在某些特定端口或IP段上。通過對(duì)流量分布的特征進(jìn)行建模，系統(tǒng)能夠基于端口號(hào)的分布、數(shù)據(jù)包的發(fā)送頻率以及數(shù)據(jù)流量的變化趨勢(shì)，識(shí)別出異常的UDP流量并判斷其是否為攻擊行為。

為了提升檢測(cè)的準(zhǔn)確性，系統(tǒng)引入了多維特征融合機(jī)制，將不同協(xié)議層級(jí)的統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行整合，構(gòu)建高維行為特征向量。該機(jī)制能夠更全面地描述流量特征，提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性。 此外，系統(tǒng)還利用滑動(dòng)時(shí)間窗口對(duì)協(xié)議行為進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控，并動(dòng)態(tài)更新模型參考閾值，從而避免因網(wǎng)絡(luò)負(fù)載變化導(dǎo)致的誤報(bào)。同時(shí)，借助無監(jiān)督聚類方法（如K-Means或DBSCAN） ，系統(tǒng)能夠在未知攻擊樣本出現(xiàn)時(shí)快速聚合異常行為，完成初步分類與標(biāo)記，有效識(shí)別出零日攻擊或變種攻擊流量。這種協(xié)議行為建模技術(shù)不僅提升了檢測(cè)系統(tǒng)的泛化能力，也為后續(xù)的攻擊溯源與響應(yīng)提供了可靠的前置支撐。

2.2.2 滑動(dòng)時(shí)間窗口機(jī)制

為了提高DDoS攻擊檢測(cè)的實(shí)時(shí)性，本系統(tǒng)采用了滑動(dòng)時(shí)間窗口機(jī)制。該機(jī)制能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)流量的突變或劇烈波動(dòng)。每個(gè)窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)流量特征會(huì)被實(shí)時(shí)計(jì)算和比較，能夠在短時(shí)間內(nèi)發(fā)現(xiàn)流量的突變或劇烈波動(dòng)。例如，DDoS攻擊常常表現(xiàn)為短時(shí)間內(nèi)流量量級(jí)的急劇增加，而這種變化在時(shí)間窗口內(nèi)可被清晰地識(shí)別。當(dāng)流量超過預(yù)定閾值時(shí)，系統(tǒng)會(huì)判斷為可能的攻擊行為，并觸發(fā)后續(xù)的響應(yīng)機(jī)制。

在具體實(shí)現(xiàn)中，滑動(dòng)窗口以固定的時(shí)間間隔（例如每5秒） 向前滑動(dòng)，每次滑動(dòng)時(shí)提取當(dāng)前時(shí)間段內(nèi)的流量特征，包括總流量、連接數(shù)增長率、平均包長、流量變化趨勢(shì)等，并與歷史正常流量模型進(jìn)行比對(duì)。當(dāng)檢測(cè)到連續(xù)多個(gè)窗口中的指標(biāo)超出正常范圍時(shí)，系統(tǒng)會(huì)以較高的置信度判斷存在攻擊行為。此外，該機(jī)制還支持多窗口融合分析，通過設(shè)置短窗口（如1秒） 監(jiān)測(cè)突發(fā)攻擊行為，長窗口（如30秒） 用于識(shí)別持續(xù)性攻擊模式，從而有效提升了對(duì)不同類型DDoS攻擊的檢測(cè)覆蓋率。滑動(dòng)時(shí)間窗口機(jī)制兼具實(shí)時(shí)性與穩(wěn)定性，是本系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)快速預(yù)警和動(dòng)態(tài)防御的關(guān)鍵支撐。

2.3 響應(yīng)聯(lián)動(dòng)策略

為了應(yīng)對(duì)偽造源IP的DDoS攻擊，本系統(tǒng)設(shè)計(jì)了一套多層次的路徑溯源機(jī)制，通過綜合使用IP聚類分析、TTL指紋分析和流量軌跡重建等技術(shù)，精確追溯攻擊流量的源頭。

2.3.1 IP聚類與TTL分析

IP聚類分析是一種基于源IP地址的聚集性特征進(jìn)行攻擊源分析的方法。該方法通過識(shí)別攻擊流量是否集中來自某一特定網(wǎng)絡(luò)段或區(qū)域，來鎖定潛在的攻擊源。在DDoS攻擊中，多個(gè)攻擊源可能來自同一個(gè)僵尸網(wǎng)絡(luò)或分布式源，因此，通過聚類分析，系統(tǒng)可以識(shí)別出是否有大量攻擊流量集中來自某一特定網(wǎng)絡(luò)段或區(qū)域，從而進(jìn)一步鎖定攻擊源。同時(shí)，TTL（Time-to-Live） 字段分析通過檢查數(shù)據(jù)包中的TTL值，推測(cè)數(shù)據(jù)包經(jīng)過的路由器數(shù)量。由于攻擊流量的傳輸路徑通常與正常流量不同，TTL值的異常波動(dòng)可以為追蹤攻擊路徑提供重要線索。

在具體實(shí)現(xiàn)過程中，系統(tǒng)持續(xù)記錄各個(gè)源IP地址及其對(duì)應(yīng)的TTL值，并對(duì)其進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和特征建模。例如，在一次UDP Flood攻擊中，如果發(fā)現(xiàn)大量IP地址集中在某一個(gè)子網(wǎng)范圍內(nèi)，并且這些IP發(fā)送的數(shù)據(jù)包TTL值非常接近或一致，則極有可能表明這些IP屬于同一個(gè)控制網(wǎng)絡(luò)。此外，系統(tǒng)還利用K-means等聚類算法對(duì)源IP進(jìn)行自動(dòng)分類，識(shí)別出可能的攻擊IP集群。在TTL分析部分，通過構(gòu)建正常TTL值分布模型，系統(tǒng)能夠有效識(shí)別出與正常網(wǎng)絡(luò)路徑差異明顯的數(shù)據(jù)包路徑，從而輔助定位潛在的攻擊路徑。這種聯(lián)合分析方法在溯源精度和攻擊源定位速度上具有顯著優(yōu)勢(shì)，是政務(wù)外網(wǎng)DDoS攻擊響應(yīng)機(jī)制中的核心技術(shù)之一。

2.3.2 流量軌跡重建

流量軌跡重建利用流量數(shù)據(jù)中的時(shí)間戳、源IP、目標(biāo)IP以及端口信息等，對(duì)攻擊流量的流向進(jìn)行精確推測(cè)。通過結(jié)合網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和設(shè)備日志，系統(tǒng)能夠還原攻擊流量的路徑，進(jìn)一步識(shí)別攻擊源。如果攻擊流量經(jīng)過多個(gè)路由器或交換機(jī)，系統(tǒng)可以通過回溯網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的日志信息，逐步排查流量路徑，實(shí)現(xiàn)溯源分析。

在具體實(shí)現(xiàn)過程中，系統(tǒng)首先根據(jù)時(shí)間順序整理流量事件，結(jié)合交換機(jī)、路由器等網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)發(fā)記錄，構(gòu)建初步的流量轉(zhuǎn)發(fā)鏈路圖。隨后，通過比對(duì)日志中的包轉(zhuǎn)發(fā)記錄和異常告警信息，對(duì)路徑中每一跳的流量行為進(jìn)行驗(yàn)證，確保軌跡推測(cè)的準(zhǔn)確性。對(duì)于存在多路徑轉(zhuǎn)發(fā)或負(fù)載均衡機(jī)制的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，系統(tǒng)還將結(jié)合流量負(fù)載情況和設(shè)備配置策略，智能推斷最可能的實(shí)際流經(jīng)路徑，避免因分流機(jī)制導(dǎo)致的軌跡偏差。

此外，在必要情況下，系統(tǒng)可以與ISP（互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商） 進(jìn)行協(xié)作，獲取更精確的攻擊源路徑信息，如上游路由器日志、BGP路由信息等，進(jìn)一步提升溯源的準(zhǔn)確度。特別是在攻擊源偽造或存在中間跳板節(jié)點(diǎn)的情況下，ISP合作能夠提供更完整的路徑鏈條，輔助定位真正的攻擊發(fā)起點(diǎn)。為提升效率，系統(tǒng)還內(nèi)置了自動(dòng)化流量軌跡重建模塊，能夠在檢測(cè)到異常流量后第一時(shí)間啟動(dòng)軌跡還原流程，快速提供可視化的流量路徑圖，為后續(xù)的威脅處置和取證分析提供有力支撐。

3 實(shí)驗(yàn)與分析

為了驗(yàn)證系統(tǒng)的有效性，實(shí)驗(yàn)基于GNS3搭建了模擬政務(wù)外網(wǎng)環(huán)境，并構(gòu)建了包含邊界交換機(jī)、路由器及流量采集模塊的完整網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹?shí)驗(yàn)盡可能地模擬了真實(shí)政務(wù)外網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。通過配置SPAN端口實(shí)現(xiàn)流量鏡像，利用Hping3和LOIC等工具模擬了UDP Flood等多種DDoS攻擊場景。實(shí)驗(yàn)過程中，采集流量并通過協(xié)議行為建模與滑動(dòng)時(shí)間窗口機(jī)制進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別。同時(shí)，結(jié)合IP聚類、TTL分析與流量軌跡重建，對(duì)攻擊源進(jìn)行路徑溯源；并通過響應(yīng)聯(lián)動(dòng)模塊與防火墻、IPS、ACL等設(shè)備聯(lián)動(dòng)，執(zhí)行實(shí)時(shí)防護(hù)策略。實(shí)驗(yàn)流程全面覆蓋了流量捕獲、檢測(cè)、溯源及響應(yīng)等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，旨在驗(yàn)證系統(tǒng)在全流程中的功能有效性。

實(shí)驗(yàn)從檢測(cè)性能、溯源能力和應(yīng)用效果三個(gè)方面對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了綜合評(píng)估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，檢測(cè)模塊在多種攻擊類型下表現(xiàn)出較高的檢測(cè)準(zhǔn)確率（最高可達(dá)99.1%） ，響應(yīng)時(shí)延低至110～130ms，誤報(bào)率維持在較低水平。溯源模塊能夠有效識(shí)別偽造源IP的攻擊流量，路徑還原準(zhǔn)確率達(dá)到95%以上，并可與運(yùn)營商實(shí)現(xiàn)高效對(duì)接，進(jìn)一步提升溯源的準(zhǔn)確性和效率。在應(yīng)用層面，實(shí)驗(yàn)對(duì)比顯示，本系統(tǒng)在流量峰值處理能力、響應(yīng)時(shí)間及穩(wěn)定性等方面均顯著優(yōu)于傳統(tǒng)IPS系統(tǒng)，表明本系統(tǒng)整體性能穩(wěn)定可靠。

4 結(jié)論

本論文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種面向政務(wù)外網(wǎng)的DDoS攻擊檢測(cè)與防御系統(tǒng)。該系統(tǒng)融合了流量采集、協(xié)議行為建模、滑動(dòng)時(shí)間窗口及路徑溯源等關(guān)鍵技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了高效的攻擊檢測(cè)與精準(zhǔn)的攻擊源溯源。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)在檢測(cè)準(zhǔn)確率、響應(yīng)時(shí)效及誤報(bào)控制等方面均優(yōu)于傳統(tǒng)方案，能夠有效識(shí)別多種類型的DDoS攻擊，并準(zhǔn)確定位攻擊源。系統(tǒng)實(shí)測(cè)結(jié)果顯示，其防護(hù)能力更強(qiáng)，能夠有效保障政務(wù)外網(wǎng)的安全與業(yè)務(wù)連續(xù)性，具有良好的實(shí)用性與推廣前景。未來可進(jìn)一步研究如何將該系統(tǒng)應(yīng)用于其他類型的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。

參考文獻(xiàn)：

[1] 李品，徐樂，趙延升.信息化時(shí)代下電子政務(wù)外網(wǎng)終端網(wǎng)絡(luò)安全問題分析[J].信息與電腦，2025，37（4）：74-76.

[2] 吳俊，徐嘯峰.電子政務(wù)外網(wǎng)管理平臺(tái)建設(shè)思路探討[J].通信與信息技術(shù)，2025（1）：76-79.

[3] 楊玲.電子政務(wù)外網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)安全挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)策略[C]//第39次全國計(jì)算機(jī)安全學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集.西安，2024：116-118.

[4] 譚婭.電子政務(wù)外網(wǎng)移動(dòng)化變革：安全接入與建設(shè)要點(diǎn)[J].數(shù)字經(jīng)濟(jì)，2024（6）：74-79.

[5] 吳俊.電子政務(wù)外網(wǎng)主動(dòng)安全防控體系建設(shè)研究[J].無線互聯(lián)科技，2024，21（3）：106-109.

【通聯(lián)編輯：光文玲】