如何进行Memcached DRDoS攻击趋势的分析

今天就跟大家聊聊有关如何进行Memcached DRDoS攻击趋势的分析，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。基于Memcached服务的反射攻击，由于其 5万倍的反射比例，从一开始出现就成为DDoS攻击界的“新宠”。 2018年2月28日 , GitHub遭受了1.35T 的Memcached DRDoS攻击。目前基于安全专家以及相关机构的努力，可利用的反射源已经逐步减少。攻击者也逐步更新自己的攻击手段躲避审查，下面主要介绍基于Memcached的DDoS攻击趋势以及一些新的Memcached DRDoS的攻击手法。从2月25号开始，Memcached DRDoS攻击数量逐渐增多，3月初，Memcached DRDoS攻击只占总体攻击的5%，三月中旬以后，逐渐超过10%，现在稳定在10%-20%之间波动，最近一周增长到30%。CF在2月份发布文章称，检测到发送15字节的包，收到750k字节的包。从而计算出反射倍数是51200倍。CF提出的5万倍仅仅是按响应数据与请求数据的比例计算得到的，但DDoS攻击消耗的是网络带宽资源，所以真实的放大倍数必须考虑数据包的实际网络数据流长度。在IEEE 802.3注1中，对以太网数据包有明确的规定：根据802.3规范，一个数据包在网络上传播，占用的长度范围是84~1542。上述发送15字节，实际网络上数据包占有应为84字节，接收1400字节，实际网络上数据包占有应为1466字节。因为一个完整UDP的包，发送到网络中的报文实际长度会包含协议头，包括14（以太头）+20（IP头）+8（UDP头）+4（FCS）+ 20(帧间隙)= 66字节。按照CF的检测到的数据重新计算：750字节产生的网络流量达到：750*1024/1400*1466 = 804205.7实际反射倍数则是：804205/84 = 9573.9 倍。可见计算方法不同，放大倍数差距如此之大，从原来的5万倍变为不到1万倍。但不管怎么样的差距，都不会影响Memcached反射攻击成为DRDoS的TOP 1。当然事实上，即使如何严谨的计算放大倍数，此类攻击还是有进一步放大的案例。Memcached 的value默认设置的最大长度是1Mbyte。单个get a请求后可实现的反射倍数达到： 1024*1024/1400*1466/84 = 13071.5倍。虽然直接调大VALUE的值放大倍数还不足2万倍，但通过一些攻击技巧还是能实现反射倍数达到十几万倍。我们最近捕获到的攻击，就使用了一种技巧实现了这样的放大效果。上图所述的攻击者在一个请求中，使用了多次查询，通过在一个UDP包中执行多条get指令，Memcached服务器返回大量的多条数据包，由于UDP包本身的长度要占用66字节，通过这样的节省UDP包发送条数的手法，达到比之前单条发送要放大更多倍的效果。上述攻击实例中，攻击者使用70个Memcached的GET指令拼装到一个UDP包中，发送包总长度844字节（Wireshark没有计算帧间隙和FCS，所以是820+24=844）。该指令获取的VALUE值的长度达到304800:实现反射倍数：304800*70/1400*1466/844= 26471.4倍。
理论上这不是最高的放大倍数。当GET指令的个数增加时，反射比例还会增大，加上优化payload，最终能实现十几万倍的反射效果：1)将get VcoOwrn 替换为get arn ，在一个UDP包中构造更多的请求指令，考虑MTU 1500，IP头20，UDP头8，Memcache协议头8，则指令个数可达：(1500-20-8-8)/7 = 209.14，安全计算取205个指令。2)发送包长： 66+8+7*205＝1509字节，3)每个value值为1024*1024字节，则总体反射倍数：1024*1024*205/1400*1466/1509= 149166.2倍！实际的环境中，反射比例要小的多。一方面，是由于Memcached服务器的性能决定，另一方面UDP存在一定比例的丢包，甚至还有空响应的。在对捕获的攻击数据分析中，有一定比例的返回包只有一个END数据，这是由于GET 指令的KEY不存在。一个820字节的发送包能产生70个60字节UDP小包。反射倍数：84*70/844 = 6.97倍。反射比例超低，但由于路由设备以及服务器对小包处理性能较弱，因而大量的小包也会对网络也会产生较大的影响。针对部分采样数据的统计，END小包与大包比例如免费云主机域名下：对采样的反射源产生的攻击包进行聚类汇总。中国占比最高，美国，俄罗斯紧随其后。国内分布的状况，杭州的反射源产生的攻击包最多。抑制反射源滥用网络，需要IDC、云平台等积极处理。
抽样分析反射源使用的Memcache版本，1.4.15使用占比最多：对攻击者使用MemcachedDRDoS的攻击目标进行分析，宿迁地区遭受的攻击最多：之前暴出的攻击POC C 版本注2和Python版本注3，其中C版本主要使用了Memcached服务的stats命令（10-20倍）。Python版本使用了Memcached服务的set和get命令而我们这次捕获到的变种使用了多次指令组合到一个UDP包中发送。Payload如下：
根据攻击者使用的反射资源，SET设置的key和value参数的相似性进行分类。攻击者更多采用get XXX 相关的指令实现更大的反射倍数。1)在Memcached服务器或者其上联的网络设备上配置防火墙策略，仅允许授权的业务IP地址访问Memcached服务器，拦截非法的访问。2)更改Memcached服务的监听端口为11211之外的其他大端口，避免针对默认端口的恶意利用。3)除非特殊必要，不开启Memcached UDP服务，最新版本的Memcached已经默认不开启UDP服务。4)升级到最新的Memcached软件版本，配置启用SASL认证等权限控制策略（在编译安装Memcached程序时添加-enable-sasl选项，并且在启动Memcached服务程序时添加-S参数，启用SASL认证机制以提升Memcached的安全性）。UDP协议以其无阻塞、收发快为开发者所喜欢，较TCP更灵活，对一些实时交互的场景更具有优势，相信越来越多的服务会选择UDP协议。而DRDoS攻击正是利用UDP协议这一松散快速响应的特性，一次次的瞄准更大范围的开放服务来实施攻击，让目标防不胜防。Memcached反射攻击可高达十几万倍的反射能力，不仅对攻击目标造成极大的损害，也会大大增加反射源的负载而影响自有业务运行。黑客无处不在，防御仍需专业，预防则更依赖服务提供者、IDC和云平台等多方面加强安全意识。看完上述内容，你们对如何进行Memcached DRDoS攻击趋势的分析有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注云编程开发博客行业资讯频道，感谢大家的支持。

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