目录 一 引言... 3 ( 一 ) 攻击资源定义... 3 ( 二 ) 本月重点关注情况... 4 二 DDoS 攻击资源分析... 5 ( 一 ) 控制端资源分析... 5 ( 二 ) 肉鸡资源分析... 7 ( 三 ) 反射攻击资源分析 ( 四 ) 发起伪造流量的路由器分析...

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1 我国 DDoS 攻击资源月度分析报告 (2018 年 10 月 ) 国家计算机网络应急技术处理协调中心 2018 年 10 月

2 目录 一 引言... 3 ( 一 ) 攻击资源定义... 3 ( 二 ) 本月重点关注情况... 4 二 DDoS 攻击资源分析... 5 ( 一 ) 控制端资源分析... 5 ( 二 ) 肉鸡资源分析... 7 ( 三 ) 反射攻击资源分析 ( 四 ) 发起伪造流量的路由器分析 跨域伪造流量来源路由器 本地伪造流量来源路由器 / 24

3 一 引言 ( 一 ) 攻击资源定义本报告为 2018 年 10 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 3/ 24

4 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 ( 二 ) 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贵州省, 其次是江苏省 广东省和浙江省, 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山东省 江苏省 浙江省和福建省, 其中大量肉鸡地址归属于电信运营商 2018 年以来监测到的持续活跃的肉鸡资源中, 位于山东省 江苏省 浙江省占的比例最大 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河南省 广东省和山东省 ; 数量最多的归属运营商是电信 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河北省 河南省和山东省 ; 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 4/ 24

5 前三名的省份是辽宁省 浙江省和广东省 ; 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, 归属于安徽省电信的路由器参与的攻击事件数量最多,2018 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 江苏省和四川省路由器数量最多, 而归属于浙江省的跨域伪造流量来源路由器数量有明显下降 5 本月转发伪造本地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,2018 年以来被持续利用的本地伪造流量来源路由器中, 归属于江苏省 浙江省 山东省和广东省路由器数量最多 二 DDoS 攻击资源分析 ( 一 ) 控制端资源分析根据 CNCERT 抽样监测数据,2018 年 10 月, 利用肉鸡发起 DDoS 攻击的控制端有 282 个, 其中,46 个控制端位于我国境内,236 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 39.8%, 其次是法国和加拿大, 如图 1 所示 5/ 24

6 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, 贵州省占的比例最大, 占 34.8%, 其次是江苏省 广东省和浙江省 ; 按运营商统计, 电 信占的比例最大, 占 80.4%, 联通占 6.5%, 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, 主要位于贵州省和广东省 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 123.X.X.147 贵州省 电信 117.X.X.204 北京市 待确认 183.X.X.10 广东省 电信 120.X.X.114 浙江省 阿里云 59.X.X.88 北京市 阿里云 183.X.X.107 广东省 电信 6/ 24

7 123.X.X.164 贵州省 电信 27.X.X.169 福建省 电信 219.X.X.74 河南省 电信 58.X.X.29 江苏省 电信 221.X.X.197 江苏省 电信 183.X.X.31 广东省 电信 61.X.X.3 辽宁省 联通 118.X.X.19 广东省 电信 115.X.X.33 浙江省 电信 123.X.X.107 贵州省 电信 110.X.X.249 福建省 电信 123.X.X.21 贵州省 电信 43.X.X.13 天津市 联通 43.X.X.23 天津市 联通 2018 年 1 月至今监测到的控制端中,4.2% 的控制端在本月仍处于活跃状态, 共计 65 个, 其中位于我国境内的控制端数量为 10 个, 位于境外的控制端数量为 55 个 持续活跃的境内控制端及归属如表 2 所示 表 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 归属运营商或云服务商 183.X.X.107 广东省 电信 58.X.X.29 江苏省 电信 117.X.X.204 北京市 待确认 27.X.X.169 福建省 电信 123.X.X.21 贵州省 电信 183.X.X.10 广东省 电信 115.X.X.33 浙江省 电信 222.X.X.30 江苏省 电信 59.X.X.88 北京市 阿里云 120.X.X.114 浙江省 阿里云 ( 二 ) 肉鸡资源分析根据 CNCERT 抽样监测数据,2018 年 10 月, 共有 144,835 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 ) 7/ 24

8 这些肉鸡资源按省份统计, 山东省占的比例最大, 为 20.4%, 其次是江苏省 浙江省和福建省 ; 按运营商统计, 电信占的比例最大, 为 55.9%, 联通占 35.2%, 移动占 6.1%, 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, 位于内蒙古自治区的地址最多 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 58.X.X.3 内蒙古自治区 联通 112.X.X.222 浙江省 移动 222.X.X.45 江苏省 电信 182.X.X.27 四川省 电信 118.X.X.231 四川省 电信 59.X.X.98 江西省 电信 111.X.X.79 安徽省 移动 180.X.X.181 江苏省 电信 36.X.X.98 内蒙古自治区 电信 182.X.X.222 山东省 电信 112.X.X.30 浙江省 移动 202.X.X.84 内蒙古自治区 联通 1.X.X.4 内蒙古自治区 联通 60.X.X.29 甘肃省 电信 182.X.X.96 山东省 电信 8/ 24

9 113.X.X.149 广东省 电信 221.X.X.102 西藏自治区 联通 61.X.X.46 北京市 联通 117.X.X.66 广西壮族自治区 移动 112.X.X.75 浙江省 移动 2018 年 1 月至今监测到的肉鸡资源中, 共计 30,491 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 27,289 个, 位于境外的肉鸡数量为 3,202 个 2018 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 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 60.X.X.174 新疆维吾尔自治区 联通 61.X.X.28 甘肃省 电信 61.X.X.66 青海省 电信 61.X.X.243 内蒙古自治区 联通 221.X.X.129 内蒙古自治区 联通 222.X.X.242 贵州省电信 222.X.X.186 广西壮族自治区电信 220.X.X.58 广西壮族自治区 电信 42.X.X.155 上海市 电信 112.X.X.234 江苏省 联通 218.X.X.182 河南省 联通 183.X.X.79 浙江省 电信 221.X.X.144 贵州省 联通 211.X.X.78 上海市 联通 27.X.X.250 上海市 联通 61.X.X.9 河南省 联通 60.X.X.30 安徽省 电信 122.X.X.13 河南省 联通 61.X.X.20 山东省 联通 139.X.X.210 上海市 电信 2018 年 1 月至今持续活跃的境内肉鸡资源按省份统计, 山东省占的比例最大, 占 23.2%, 其次是江苏省 浙江省和福建省 ; 按运营商统计, 电信占的比例最大, 占 72.9%, 联通占 17.5%, 移动占 5.2%, 如图 4 所示 9/ 24

10 图 年以来持续活跃的肉鸡数量按省份和运营商分布 ( 三 ) 反射攻击资源分析根据 CNCERT 抽样监测数据,2018 年 10 月, 利用反射服务器发起的三类重点反射攻击共涉及 2,406,009 台反射服务器, 其中境内反射服务器 1,665,678 台, 境外反射服务器 740,331 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 11,854 台, 占比 0.5%, 其中境内反射服务器 8,287 台, 境外反射服务器 3,567 台 ; 利用 NTP 反射发起反射攻击的反射服务器有 742,702 台, 占比 30.9%, 其中境内反射服务器 414,636 台, 境外反射服务器 328,066 台 ; 利用 SSDP 反射发起反射攻击的反射服务器有 1,651,453 台, 占比 68.6%, 其中境内反射服务器 1,242,755 台, 境外反射服务器 408,698 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 10/ 24

11 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 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, 2018 年 10 月, 利用 Memcached 服务器实施反射攻击的事件共涉及境内 8,287 台反射服务器, 境外 3,567 台反射服务器, 数量较上月有所下降 本月境内反射服务器数量按省份统计, 河南省占的比例最大, 占 18.4%, 其次是广东省 山东省和浙江省 ; 按归属运营商或云服务商统计, 电信占的比例最大, 占 44.1%, 移动占比 23.3%, 联通占比 18.5%, 阿里云占比 7.5%, 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 本月境外反射服务器数量按国家或地区统计, 美国占的比 例最大, 占 24.9%, 其次是俄罗斯 法国和中国香港, 如图 6 所示 11/ 24

12 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, 位于广东省和北京市的地址最多 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 202.X.X.66 广东省 联通 14.X.X.43 广东省 电信 106.X.X.51 北京市 电信 60.X.X.149 内蒙古自治区 联通 171.X.X.156 四川省 电信 122.X.X.222 浙江省 电信 116.X.X.10 云南省 电信 120.X.X.167 广东省 阿里云 121.X.X.2 河北省 联通 119.X.X.93 北京市 电信 202.X.X.217 西藏自治区 电信 116.X.X.140 北京市 待确认 182.X.X.173 广东省 电信 120.X.X.159 广东省 阿里云 112.X.X.201 广东省 阿里云 120.X.X.185 广东省 阿里云 182.X.X.2 四川省 电信 202.X.X.100 山西省 联通 114.X.X.5 北京市 待确认 116.X.X.158 北京市 待确认 120.X.X.191 广东省 阿里云 12/ 24

13 113.X.X.112 广东省 电信 111.X.X.213 浙江省 移动 101.X.X.226 北京市 阿里云 101.X.X.113 北京市 阿里云 61.X.X.175 湖北省 电信 123.X.X.128 北京市 阿里云 123.X.X.87 北京市 阿里云 60.X.X.216 内蒙古自治区 联通 182.X.X.39 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 2,760 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 24.2%, 其次是浙江省 北京市 山东省和河北省 ; 按运营商或云服务统计, 电信占的比例最大, 占 30.4%, 阿里云占 23.5%, 联通占 15.8%, 移动占 14.5%, 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 13/ 24

14 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,2018 年 10 月,NTP 反射攻击事件共涉及我国境内 414,636 台反射服务器, 境外 328,066 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, 河北省占的比例最大, 占 19.3%, 其次是河南省 山东省和湖北省 ; 按归属运营商统计, 联通占的比例最大, 占 43.0%, 移动占比 34.1%, 电信占比 22.5%, 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 62.0%, 其次是澳大 利亚 巴西和美国, 如图 9 所示 14/ 24

15 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, 位于广东省 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 归属运营商或云服务商 202.X.X.66 广东省 联通 14.X.X.43 广东省 电信 220.X.X.26 安徽省 电信 106.X.X.51 北京市 电信 124.X.X.51 海南省 电信 60.X.X.149 内蒙古自治区 联通 120.X.X.72 广东省 阿里云 182.X.X.158 广东省 电信 182.X.X.70 广东省 电信 182.X.X.18 广东省 电信 112.X.X.44 云南省 电信 171.X.X.156 四川省 电信 122.X.X.222 浙江省 电信 116.X.X.10 云南省 电信 120.X.X.167 广东省 阿里云 120.X.X.15 广东省 阿里云 121.X.X.2 河北省 联通 182.X.X.200 广东省 电信 119.X.X.93 北京市 电信 15/ 24

16 202.X.X.217 西藏自治区 电信 116.X.X.140 广东省 阿里云 182.X.X.173 广东省 电信 120.X.X.159 广东省 阿里云 112.X.X.201 广东省 阿里云 120.X.X.185 广东省 阿里云 182.X.X.2 四川省 电信 120.X.X.201 广东省 阿里云 110.X.X.6 河北省 联通 116.X.X.31 北京市 待确认 202.X.X.100 山西省 联通 近两月被持续利用发起攻击的 NTP 反射服务器中, 共计 176,240 个在本月仍处于活跃状态, 其中 155,374 个位于境内, 20,866 个位于境外 持续活跃的 NTP 反射服务器按省份统计, 河北省占的比例最大, 占 25.6%, 其次是湖北省 山东省和河南省 ; 按运营商统计, 联通占的比例最大, 占 44.9%, 移动占 35.0%, 电信占 19.2%, 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 16/ 24

17 (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,2018 年 10 月,SSDP 反射攻击事件共涉及境内 1,242,755 台反射服务器, 境外 408,698 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 20.2%, 其次是浙江省 广东省和河南省 ; 按归属运营商统计, 联通占的比例最大, 占 53.7%, 电信占比 44.1%, 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 17/ 24

18 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 24.3%, 其次是意 大利 中国台湾和美国, 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, 位于广东省和云南省的地址最多 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 111.X.X.30 宁夏回族自治区 电信 111.X.X.69 宁夏回族自治区 移动 112.X.X.3 云南省 电信 116.X.X.137 云南省 电信 116.X.X.198 广西壮族自治区 电信 119.X.X.114 广东省 电信 111.X.X.31 安徽省 移动 116.X.X.115 云南省 电信 180.X.X.51 上海市 电信 116.X.X.182 上海市 电信 110.X.X.50 新疆维吾尔自治区 电信 125.X.X.198 广东省 电信 113.X.X.86 广东省 电信 14.X.X.110 广东省 电信 117.X.X.46 上海市 联通 18/ 24

19 119.X.X.114 广东省 电信 111.X.X.5 广西壮族自治区 移动 121.X.X.114 广东省 电信 116.X.X.163 广西壮族自治区 电信 119.X.X.178 宁夏回族自治区 电信 116.X.X.71 云南省 电信 113.X.X.94 陕西省 电信 180.X.X.27 广西壮族自治区 电信 119.X.X.222 宁夏回族自治区 电信 182.X.X.97 云南省 电信 116.X.X.114 云南省 电信 101.X.X.206 上海市 电信 113.X.X.209 广东省 电信 125.X.X.182 广东省 电信 113.X.X.98 陕西省 电信 近两月被持续利用发起攻击的 SSDP 反射服务器中, 共计 237,288 个在本月仍处于活跃状态, 其中 192,827 个位于境内, 44,461 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 22.9%, 其次是浙江省 广东省和吉林省 ; 按运营商统计, 联通占的比例最大, 占 54.6%, 电信占 41.2%, 移动占 3.8%, 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 19/ 24

20 ( 四 ) 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,2018 年 10 月, 通过跨域伪造流量发起攻击的流量来源于 112 个路由器 根据参与攻击事件的数量统计, 归属于安徽省电信的路由器 (61.X.X X.X.8 61.X.X.26) 参与的攻击事件数量最多, 其次是归属于北京市电信 (150.X.X X.X.1) 的路由器, 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 61.X.X.25 安徽省 电信 61.X.X.8 安徽省 电信 61.X.X.26 安徽省 电信 150.X.X.2 北京市 待确认 150.X.X.1 北京市待确认 220.X.X.253 北京市 电信 222.X.X.1 广西壮族自治区 电信 222.X.X.2 广西壮族自治区 电信 220.X.X.243 北京市 电信 202.X.X.65 四川省 电信 202.X.X.64 四川省 电信 202.X.X.136 安徽省 电信 202.X.X.137 安徽省 电信 202.X.X.66 四川省 电信 202.X.X.67 四川省 电信 219.X.X.70 北京市 电信 202.X.X.118 天津市 待确认 118.X.X.169 四川省 电信 222.X.X.201 北京市 待确认 222.X.X.200 北京市 待确认 202.X.X.231 贵州省 电信 202.X.X.236 贵州省 电信 202.X.X.230 贵州省 电信 222.X.X.201 北京市 待确认 222.X.X.200 北京市 待确认 20/ 24

21 跨域伪造流量涉及路由器按省份分布统计, 北京市占的比例最大, 占 19.6%, 其次是江苏省和四川省, 归属于浙江省的跨域伪造流量来源路由器数量有明显下降 ; 按路由器所属运营商统计, 电信占的比例最大, 占 43.0%, 联通占比 30.7%, 移动占比 3.5%, 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 2018 年度被持续利用转发 DDoS 攻击的跨域伪造流量来 源路由器中, 监测发现有 82 个在本月仍活跃, 存活率为 18.1% 按省份分布统计, 北京市占的比例最大, 占 26.8%, 其次是江苏省和四川省 ; 按路由器所属运营商统计, 电信占的比例最大, 占 45.2%, 联通占比 21.4%, 移动占比 2.4%, 如图 15 所示 图 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 21/ 24

22 2. 本地伪造流量来源路由器根据 CNCERT 抽样监测数据,2018 年 10 月, 通过本地伪造流量发起攻击的流量来源于 177 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 (180.X.X X.X X.X X.X.253) 参与的攻击事件数量最多, 其次是归属于吉林省联通的路由器 (222.X.X X.X X.X.3), 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 180.X.X.1 北京市 电信 180.X.X.2 北京市 电信 220.X.X.243 北京市 电信 220.X.X.253 北京市 电信 222.X.X.4 吉林省 联通 222.X.X.2 吉林省联通 222.X.X.3 吉林省 联通 118.X.X.168 四川省 电信 118.X.X.169 四川省 电信 202.X.X.64 四川省 电信 202.X.X.65 四川省 电信 211.X.X.20 贵州省 移动 211.X.X.19 贵州省 移动 211.X.X.10 贵州省 移动 211.X.X.9 贵州省 移动 218.X.X.130 四川省 电信 218.X.X.129 四川省 电信 220.X.X.127 浙江省 电信 220.X.X.126 浙江省 电信 61.X.X.4 浙江省 电信 218.X.X.9 贵州省 移动 218.X.X.8 贵州省 移动 221.X.X.229 广东省 移动 221.X.X.191 广东省 移动 221.X.X.189 广东省 移动 本月本地伪造流量涉及路由器按省份分布, 江苏省占的比 22/ 24

23 例最大, 占 22.2%, 其次是浙江省 河南省和山东省 ; 按路由 器所属运营商统计, 电信占的比例最大, 占 49.7%, 移动占比 27.9%, 联通占比 10.4%, 如图 16 所示 图 16 本月本地伪造流量来源路由器数量按省份和运营商分布 2018 年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 156 个在本月仍活跃, 存活率为 18.0% 按 省份统计, 江苏省占的比例最大, 占 15.4%, 其次是浙江省 山东省和广东省 ; 按路由器所属运营商统计, 电信占的比例最大, 占 51.9%, 移动占比 27.2%, 联通占比 9.9%, 如图 17 所示 图 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 23/ 24

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