2019年2月|我国DDoS攻击资源月度分析报告

本月重点关注情况

1、本月利用肉鸡发起DDoS攻击的控制端中，境外控制端最多位于美国；境内控制端最多位于江苏省，其次是北京市、和广东省，按归属运营商统计，电信占的比例最大。

2、本月参与攻击较多的肉鸡地址主要位于江苏省、广东省、福建省和河南省，其中大量肉鸡地址归属于电信运营商。2019年以来监测到的持续活跃的肉鸡资源中，位于河南省、江苏省、广东省占的比例最大。

3、本月被利用发起Memcached反射攻击境内反射服务器数量按省份统计排名前三名的省份是山东省、广东省和浙江省；数量最多的归属运营商是移动。被利用发起NTP反射攻击的境内反射服务器数量按省份统计排名前三名的省份是山东省、河北省和湖北省；数量最多的归属运营商是联通。被利用发起SSDP反射攻击的境内反射服务器数量按省份统计排名前三名的省份是辽宁省、浙江省和吉林省；数量最多的归属运营商是联通。

4、本月转发伪造跨域攻击流量的路由器中，归属于北京市电信的路由器参与的攻击事件数量最多，2019年以来被持续利用的跨域伪造流量来源路由器中，归属于北京市、江苏省和天津市路由器数量最多。

5、本月转发伪造本地攻击流量的路由器中，归属于浙江省电信的路由器参与的攻击事件数量最多，2019年以来被持续利用的本地伪造流量来源路由器中，归属于浙江省、广东省北京市和贵州省路由器数量最多。

攻击资源定义

本报告为2019年2月份的DDoS攻击资源月度分析报告。围绕互联网环境威胁治理问题，基于CNCERT监测的DDoS攻击事件数据进行抽样分析，重点对“DDoS攻击是从哪些网络资源上发起的”这个问题进行分析。主要分析的攻击资源包括：

1、控制端资源，指用来控制大量的僵尸主机节点向攻击目标发起DDoS攻击的木马或僵尸网络控制端。

2、肉鸡资源，指被控制端利用，向攻击目标发起DDoS攻击的僵尸主机节点。

3、反射服务器资源，指能够被黑客利用发起反射攻击的服务器、主机等设施，它们提供的网络服务中，如果存在某些网络服务，不需要进行认证并且具有放大效果，又在互联网上大量部署（如DNS服务器，NTP服务器等），它们就可能成为被利用发起DDoS攻击的网络资源。

4、跨域伪造流量来源路由器，是指转发了大量任意伪造IP攻击流量的路由器。由于我国要求运营商在接入网上进行源地址验证，因此跨域伪造流量的存在，说明该路由器或其下路由器的源地址验证配置可能存在缺陷，且该路由器下的网络中存在发动DDoS攻击的设备。

5、本地伪造流量来源路由器，是指转发了大量伪造本区域IP攻击流量的路由器。说明该路由器下的网络中存在发动DDoS攻击的设备。

在本报告中，一次DDoS攻击事件是指在经验攻击周期内，不同的攻击资源针对固定目标的单个DDoS攻击，攻击周期时长不超过24小时。如果相同的攻击目标被相同的攻击资源所攻击，但间隔为24小时或更多，则该事件被认为是两次攻击。此外，DDoS攻击资源及攻击目标地址均指其IP地址，它们的地理位置由它的IP地址定位得到。

DDoS攻击资源月度分析

1

控制端资源分析

根据CNCERT抽样监测数据，2019年2月，利用肉鸡发起DDoS攻击的控制端有204个，其中，22个控制端位于我国境内，182个控制端位于境外。

位于境外的控制端按国家或地区分布，美国占的比例最大，占45.1%，其次是法国和中国香港，如图1所示。

图1 本月发起DDoS攻击的境外控制端数量按国家或地区分布

位于境内的控制端按省份统计，江苏省占的比例最大，占25.6%，其次是北京市和广东省；按运营商统计，电信占的比例最大，占72.7%，联通占18.2%，如图2所示。

图2 本月发起DDoS攻击的境内控制端数量按省份和运营商分布

本月发起攻击最多的境内控制端前二十名及归属如表1所示，主要位于江苏省。

表1 本月发起攻击最多的境内控制端TOP20

控制端地址	归属省份	归属运营商或云服务商
222.X.X.11	江苏省	电信
58.X.X.212	江苏省	电信
222.X.X.230	江苏省	电信
58.X.X.97	江苏省	电信
42.X.X.23	河南省	联通
118.X.X.194	北京市	电信
222.X.X.53	江苏省	电信
118.X.X.207	广东省	电信
202.X.X.87	河北省	联通
222.X.X.4	江苏省	电信
123.X.X.232	山东省	联通
103.X.X.160	江苏省	电信
60.X.X.25	安徽省	电信
103.X.X.118	江苏省	待确认
118.X.X.111	江苏省	电信
42.X.X.32	河南省	联通
118.X.X.156	广东省	电信
118.X.X.196	广东省	电信
222.X.X.232	江苏省	电信
103.X.X.186	江苏省	待确认

2019年至今监测到的控制端中，25.2%的控制端在本月仍处于活跃状态，共计59个，其中位于我国境内的控制端数量为11个，位于境外的控制端数量为48个。持续活跃的境内控制端及归属如表2所示。

表2 2019年以来持续活跃发起DDOS攻击的境内控制端

控制端地址	归属省份	归属运营商
103.X.X.186	江苏省	待确认
222.X.X.11	江苏省	电信
118.X.X.207	广东省	电信
118.X.X.194	北京市	电信
118.X.X.196	广东省	电信
118.X.X.156	广东省	电信
60.X.X.25	安徽省	电信
222.X.X.230	江苏省	电信
111.X.X.224	江西省	电信
58.X.X.97	江苏省	电信
222.X.X.4	江苏省	电信

2

肉鸡资源分析

根据CNCERT抽样监测数据，2019年2月，共有149,660个肉鸡地址参与真实地址攻击（包含真实地址攻击与其它攻击的混合攻击）。

这些肉鸡资源按省份统计，江苏省占的比例最大，为18.6%，其次是广东省、福建省和河南省；按运营商统计，电信占的比例最大，为79.9%，联通占15.9%，移动占2.2%，如图3所示。

图3 本月肉鸡地址数量按省份和运营商分布

本月参与攻击最多的肉鸡地址前二十名及归属如表3所示，位于广东省的地址最多。

表3 本月参与攻击最多的肉鸡地址TOP20

肉鸡地址	归属省份	归属运营商
112.X.X.170	广东省	联通
14.X.X.41	广东省	电信
218.X.X.53	黑龙江省	联通
14.X.X.250	广东省	电信
36.X.X.158	浙江省	电信
223.X.X.106	青海省	电信
14.X.X.124	广东省	电信
110.X.X.44	内蒙古自治区	联通
58.X.X.131	广东省	联通
119.X.X.11	广东省	电信
113.X.X.69	广东省	电信
1.X.X.4	内蒙古自治区	联通
1.X.X.6	内蒙古自治区	联通
112.X.X.51	广东省	联通
113.X.X.154	广东省	电信
112.X.X.38	广东省	联通
203.X.X.13	湖北省	联通
203.X.X.14	湖北省	联通
112.X.X.195	海南省	电信
123.X.X.90	内蒙古自治区	电信

2019年至今监测到的肉鸡资源中，共计48,665个肉鸡在本月仍处于活跃状态，其中位于我国境内的肉鸡数量为45,557个，位于境外的肉鸡数量为3,108个。2019年1月至今被利用发起DDoS攻击最多的肉鸡TOP20及归属如表4所示。

表4 2019年以来被利用发起DDoS攻击数量排名TOP20,且在本月持续活跃的肉鸡地址

肉鸡地址	归属省份	归属运营商
36.X.X.125	内蒙古自治区	电信
122.X.X.10	湖北省	联通
42.X.X.252	湖南省	联通
60.X.X.11	云南省	电信
61.X.X.197	湖南省	电信
61.X.X.214	北京市	联通
58.X.X.197	福建省	联通
103.X.X.96	天津市	联通
122.X.X.172	浙江省	电信
112.X.X.170	广东省	联通
14.X.X.241	广东省	电信
59.X.X.50	山西省	电信
59.X.X.2	辽宁省	电信
59.X.X.4	广东省	电信
115.X.X.18	浙江省	电信
118.X.X.80	青海省	电信
182.X.X.244	云南省	电信
118.X.X.48	天津市	电信
222.X.X.223	山东省	联通
125.X.X.74	河南省	联通

2019年至今持续活跃的境内肉鸡资源按省份统计，河南省占的比例最大，占22.8%，其次是江苏省、广东省和福建省；按运营商统计，电信占的比例最大，占89.2%，联通占7.5%，移动占1.0%，如图4所示。

图4 2019年以来持续活跃的肉鸡数量按省份和运营商分布

3

反射攻击资源分析

根据CNCERT抽样监测数据，2019年2月，利用反射服务器发起的三类重点反射攻击共涉及1,522,453台反射服务器，其中境内反射服务器832,884台，境外反射服务器689,569台。反射攻击所利用Memcached反射服务器发起反射攻击的反射服务器有8,534台，占比0.6%，其中境内反射服务器5,402台，境外反射服务器3,132台；利用NTP反射发起反射攻击的反射服务器有686,149台，占比45.1%，其中境内反射服务器449,669台，境外反射服务器236,480台；利用SSDP反射发起反射攻击的反射服务器有827,770台，占比54.4%，其中境内反射服务器377,813台，境外反射服务器449,957台。

（1）Memcached反射服务器资源

Memcached反射攻击利用了在互联网上暴露的大批量Memcached服务器（一种分布式缓存系统）存在的认证和设计缺陷，攻击者通过向Memcached服务器IP地址的默认端口11211发送伪造受害者IP地址的特定指令UDP数据包，使Memcached服务器向受害者IP地址返回比请求数据包大数倍的数据，从而进行反射攻击。

根据CNCERT抽样监测数据，2019年2月，利用Memcached服务器实施反射攻击的事件共涉及境内5,402台反射服务器，境外3,132台反射服务器。

本月境内反射服务器数量按省份统计，山东省占的比例最大，占19.7%，其次是广东省、浙江省和河北省；按归属运营商或云服务商统计，移动占的比例最大，占29.5%，电信占比29.3%，联通占比23.0%，阿里云占比9.0%，如图5所示。

图5 本月境内Memcached反射服务器数量按省份、运营商或云服务商分布

本月境外Memcached反射服务器数量按国家或地区统计，美国占的比例最大，占26.5%，其次是中国香港、俄罗斯和法国，如图6所示。

图6 本月境外反射服务器数量按国家或地区分布

本月被利用发起Memcached反射攻击的境内反射服务器按被利用发起攻击数量排名TOP30的反射服务器及归属如表5所示，位于北京市的地址最多。

表5 本月境内被利用发起Memcached反射攻击事件数量中排名TOP30的反射服务器

反射服务器地址	归属省份	归属运营商或云服务商
123.X.X.195	北京市	阿里云
202.X.X.66	广东省	联通
123.X.X.123	北京市	阿里云
182.X.X.75	北京市	阿里云
222.X.X.67	新疆维吾尔自治区	电信
222.X.X.68	新疆维吾尔自治区	电信
113.X.X.112	广东省	电信
119.X.X.15	广东省	阿里云
123.X.X.237	北京市	阿里云
123.X.X.128	北京市	阿里云
120.X.X.62	广东省	阿里云
123.X.X.41	北京市	阿里云
123.X.X.30	北京市	阿里云
121.X.X.221	广东省	电信
123.X.X.153	北京市	阿里云
120.X.X.218	广东省	阿里云
123.X.X.233	北京市	阿里云
182.X.X.228	北京市	阿里云
120.X.X.76	广东省	阿里云
120.X.X.52	广东省	阿里云
101.X.X.90	北京市	阿里云
120.X.X.56	广东省	阿里云
120.X.X.82	广东省	阿里云
123.X.X.6	北京市	阿里云
101.X.X.178	北京市	阿里云
123.X.X.197	北京市	阿里云
120.X.X.159	广东省	阿里云
115.X.X.193	北京市	联通
123.X.X.149	广东省	移动
123.X.X.220	北京市	阿里云

近两月被利用发起攻击的Memcached反射服务器中，共计3,924个在本月仍处于活跃状态。近两月被持续利用发起攻击的Memcached反射服务器按省份统计，广东省占的比例最大，占21.8%，其次是山东省、浙江省、北京市和河北省；按运营商或云服务统计，电信占的比例最大，占25.4%，移动占19.9%，阿里云占19.6%，联通占19.3%，如图7所示。

图7 近两月被持续利用发起攻击的Memcached反射服务器数量按省份运营商或云服务商分布

（2）NTP反射服务器资源

NTP反射攻击利用了NTP（一种通过互联网服务于计算机时钟同步的协议）服务器存在的协议脆弱性，攻击者通过向NTP服务器IP地址的默认端口123发送伪造受害者IP地址的Monlist指令数据包，使NTP服务器向受害者IP地址反射返回比原始数据包大数倍的数据，从而进行反射攻击。

根据CNCERT抽样监测数据，2019年2月，NTP反射攻击事件共涉及我国境内449,669台反射服务器，境外236,480台反射服务器。

本月被利用发起NTP反射攻击的境内反射服务器数量按省份统计，山东省占的比例最大，占23.5%，其次是河北省、湖北省和河南省；按归属运营商统计，联通占的比例最大，占41.6%，移动占比39.7%，电信占比18.2ß%，如图8所示。

图8 本月被利用发起NTP反射攻击的境内反射服务器数量按省份和运营商分布

本月被利用发起NTP反射攻击的境外反射服务器数量按国家或地区统计，越南占的比例最大，占51.9%，其次是澳大利亚、巴西和美国，如图9所示。

图9 本月被利用发起NTP反射攻击的境外反射服务器数量按国家或地区分布

本月被利用发起NTP反射攻击的境内反射服务器按被利用发起攻击数量排名TOP30及归属如表6所示，位于安徽省的地址最多。

表6 本月境内被利用发起NTP反射攻击的反射服务器按涉事件数量TOP30

反射服务器地址	归属省份	归属运营商
120.X.X.139	安徽省	移动
120.X.X.180	安徽省	移动
112.X.X.170	安徽省	移动
119.X.X.50	宁夏回族自治区	电信
120.X.X.99	安徽省	移动
112.X.X.80	安徽省	移动
223.X.X.123	山东省	移动
58.X.X.172	湖北省	联通
218.X.X.101	山东省	移动
111.X.X.71	安徽省	移动
112.X.X.50	山东省	移动
112.X.X.92	山东省	移动
112.X.X.139	安徽省	移动
112.X.X.24	山东省	移动
203.X.X.38	宁夏回族自治区	联通
223.X.X.171	山东省	移动
111.X.X.136	安徽省	移动
112.X.X.209	安徽省	移动
112.X.X.58	山东省	移动
223.X.X.173	山东省	移动
211.X.X.146	山西省	移动
120.X.X.206	安徽省	移动
111.X.X.70	山西省	移动
58.X.X.165	湖北省	联通
112.X.X.68	山东省	移动
112.X.X.113	安徽省	移动
112.X.X.114	安徽省	移动
111.X.X.21	山西省	移动
112.X.X.254	山东省	移动
211.X.X.249	湖北省	联通

近两月被持续利用发起攻击的NTP反射服务器中，共计203,864个在本月仍处于活跃状态，其中143,764个位于境内，60,100个位于境外。持续活跃的NTP反射服务器按省份统计，山东省占的比例最大，占29.7%，其次是河北省、湖北省和河南省；按运营商统计，移动占的比例最大，占49.0%，联通占33.9%，电信占16.2%，如图10所示。

图10 近两月被持续利用发起攻击的NTP反射服务器数量按省份运营商分布

（3）SSDP反射服务器资源

SSDP反射攻击利用了SSDP（一种应用层协议，是构成通用即插即用(UPnP)技术的核心协议之一）服务器存在的协议脆弱性，攻击者通过向SSDP服务器IP地址的默认端口1900发送伪造受害者IP地址的查询请求，使SSDP服务器向受害者IP地址反射返回比原始数据包大数倍的应答数据包，从而进行反射攻击。

根据CNCERT抽样监测数据，2019年2月，SSDP反射攻击事件共涉及境内377,813台反射服务器，境外449,957台反射服务器。

本月被利用发起SSDP反射攻击的境内反射服务器数量按省份统计，辽宁省占的比例最大，占19.2%，其次是浙江省、吉林省和广东省；按归属运营商统计，联通占的比例最大，占59.9%，电信占比37.7%，移动占比1.8%，如图11所示。

图11 本月被利用发起SSDP反射攻击的境内反射服务器数量按省份和运营商分布

本月被利用发起SSDP反射攻击的境外反射服务器数量按国家或地区统计，俄罗斯占的比例最大，占34.2%，其次是中国台湾、美国和意大利，如图12所示。

图12 本月被利用发起SSDP反射攻击的境外反射服务器数量按国家或地区或地区分布

本月被利用发起SSDP反射攻击的境内反射服务器按被利用发起攻击数量排名TOP30的反射服务器及归属如表7所示，位于广东省的地址最多。

表7 本月境内被利用发起SSDP反射攻击事件数量中排名TOP30的反射服务器

反射服务器地址	归属省份	归属运营商
14.X.X.130	广东省	电信
1.X.X.178	陕西省	电信
121.X.X.58	广东省	电信
121.X.X.189	广东省	电信
1.X.X.210	陕西省	电信
119.X.X.226	广东省	电信
183.X.X.236	重庆市	电信
14.X.X.139	广东省	电信
113.X.X.9	广东省	电信
121.X.X.226	广东省	电信
121.X.X.162	广东省	电信
59.X.X.210	山西省	电信
219.X.X.126	陕西省	电信
222.X.X.209	云南省	电信
220.X.X.215	云南省	电信
202.X.X.34	广东省	电信
121.X.X.58	广东省	电信
59.X.X.22	山西省	电信
14.X.X.23	广东省	电信
202.X.X.34	广东省	电信
121.X.X.82	广东省	电信
180.X.X.86	江苏省	电信
202.X.X.234	广东省	电信
59.X.X.105	广东省	电信
222.X.X.103	云南省	电信
119.X.X.162	广东省	电信
219.X.X.152	陕西省	电信
220.X.X.118	云南省	电信
219.X.X.50	辽宁省	电信
125.X.X.198	广东省	电信

近两月被持续利用发起攻击的SSDP反射服务器中，共计120,801个在本月仍处于活跃状态，其中43,946位于境内，76,479个位于境外。近两月持续活跃的参与大量攻击事件的SSDP反射服务器按省份统计，辽宁省占的比例最大，占17.8%，其次是广东省、吉林省和浙江省；按运营商统计，联通占的比例最大，占52.8%，电信占37.0%，移动占9.0%，如图13所示。

图13 近两月被持续利用发起攻击的SSDP反射服务器数量按省份运营商分布

（4）发起伪造流量的路由器分析

1. 跨域伪造流量来源路由器

根据CNCERT抽样监测数据，2019年2月，通过跨域伪造流量发起攻击的流量来源于85个路由器。根据参与攻击事件的数量统计，归属于北京市电信的路由器（220.X.X.243、220.X.X.253、219.X.X.70、202.X.X.150、202.X.X.151）参与的攻击事件数量最多，其次是归属于新疆维吾尔自治区联通的路由器（221.X.X.254），如表8所示。

表8 本月参与攻击最多的跨域伪造流量来源路由器TOP25

跨域伪造流量来源路由器	归属省份	归属运营商
220.X.X.243	北京市	电信
220.X.X.253	北京市	电信
219.X.X.70	北京市	电信
202.X.X.150	北京市	电信
202.X.X.151	北京市	电信
221.X.X.254	新疆维吾尔自治区	联通
202.X.X.118	天津市	电信
202.X.X.116	天津市	电信
218.X.X.138	湖北省	联通
221.X.X.1	天津市	电信
221.X.X.2	天津市	电信
180.X.X.2	北京市	电信
117.X.X.2	天津市	联通
117.X.X.1	天津市	联通
219.X.X.129	西藏自治区	电信
221.X.X.60	新疆维吾尔自治区	移动
219.X.X.45	北京市	电信
218.X.X.24	北京市	电信
220.X.X.11	江西省	电信
220.X.X.127	浙江省	电信
220.X.X.126	浙江省	电信
202.X.X.191	江苏省	电信
220.X.X.12	江西省	电信
61.X.X.252	江苏省	电信
202.X.X.136	浙江省	电信

跨域伪造流量涉及路由器按省份分布统计，江苏省占的比例最大，占27.1%，其次是北京市和天津市；按路由器所属运营商统计，电信占的比例最大，占48.3%，联通占比18.4%，移动占比18.4%，如图14所示。

图14 跨域伪造流量来源路由器数量按省份和运营商分布

2019年以来被持续利用转发DDoS攻击的跨域伪造流量来源路由器中，监测发现有36个在本月仍活跃，存活率为43.4%。按省份分布统计，北京市占的比例最大，占27.8%，其次是江苏省和天津市；按路由器所属运营商统计，电信占的比例最大，占55.3%，联通占比18.4%，移动占比2.6%，如图15所示。

图15 2019年被持续利用转发跨域伪造攻击流量本月仍活跃路由器数量按省份和运营商分布

2. 本地伪造流量来源路由器

根据CNCERT抽样监测数据，2019年2月，通过本地伪造流量发起攻击的流量来源于138个路由器。根据参与攻击事件的数量统计，归属于浙江省电信的路由器（61.X.X.4、61.X.X.8）参与的攻击事件数量最多，其次是归属于浙江省移动的路由器（211.X.X.3、211.X.X.8），如表9所示。

表9 本月参与攻击最多的本地伪造流量来源路由器TOP25

本地伪造流量来源路由器	归属省份	归属运营商
61.X.X.4	浙江省	电信
61.X.X.8	浙江省	电信
211.X.X.3	浙江省	移动
211.X.X.8	浙江省	移动
10.X.X.1	贵州省	待确认
10.X.X.2	贵州省	待确认
211.X.X.2	浙江省	移动
211.X.X.9	贵州省	移动
211.X.X.20	贵州省	移动
211.X.X.10	贵州省	移动
211.X.X.19	贵州省	移动
59.X.X.1	广东省	电信
221.X.X.10	河南省	移动
221.X.X.9	河南省	移动
180.X.X.1	北京市	电信
180.X.X.2	北京市	电信
211.X.X.9	浙江省	移动
202.X.X.136	浙江省	电信
119.X.X.9	广东省	电信
220.X.X.126	浙江省	电信
220.X.X.127	浙江省	电信
202.X.X.137	浙江省	电信
220.X.X.26	江西省	电信
202.X.X.177	吉林省	电信
202.X.X.2	青海省	电信

本月本地伪造流量涉及路由器按省份分布，浙江省占的比例最大，占18.1%，其次是广东省、北京市和山东省；按路由器所属运营商统计，电信占的比例最大，占54.7%，移动占比28.8%，联通占比9.4%，如图16所示。

图16 本地伪造流量来源路由器数量按省份和运营商分布

2019年以来被持续利用转发本地伪造流量DDoS攻击的路由器中，监测发现有105个在本月仍活跃，存活率为55.9%。按省份统计，浙江省占的比例最大，占20.0%，其次是广东省、北京市和贵州省；按路由器所属运营商统计，电信占的比例最大，占58.5%，移动占比27.4%，联通占比8.5%，如图17所示。

图17 2019年被持续利用且本月仍活跃的本地伪造流量来源路由器数量按省份运营商分布

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