從1966年分布式拒絕服務(DDoS)攻擊誕生至今，便一直困擾著網絡安全，尤其是隨著新技術的不斷催生，導致 DDoS 攻擊結合新技術演變出多種類型。DDoS 攻擊作為黑灰產的手段之一，使許多企業與國家蒙受巨大損失。
愛沙尼亞網絡戰
2007年4月，愛沙尼亞遭受了大規模DDoS攻擊，黑客目標包括國會、政府部門、銀行以至媒體的網站，其攻擊規模廣泛而且深縱，這次襲擊是為了回應與俄羅斯就第二次世界大戰紀念碑「塔林青銅戰士」的重新安置引發的政治沖突。事件在國際軍事界中廣受注目，普遍被軍事專家視為第一場國家層次的網絡戰爭。
攻擊的第一次高峰出現在5月3日，當天莫斯科爆發最激烈的反抗。另一次高峰是5月8日和9日，歐洲各國紀念戰勝納粹德國，攻擊同步升級，最少六個政府網站被迫停站，當中包括外交和司法部。最后一次攻擊高峰是15日，該國最大的幾家銀行被迫暫停國外連線。愛沙尼亞兩大報之一的《郵政時報》的編輯直指：“毫無疑問，網攻源自俄羅斯，這是一次政治攻擊。”但俄羅斯多次否認與事件有關，并抨擊愛沙尼亞虛構指控。這次攻擊導致了網絡戰國際法的制定。
最大的DDoS攻擊——GitHub遭受攻擊
GitHub吉祥物
迄今為止，最大的DDoS攻擊，發生在2018年2月。這次攻擊的目標是數百萬開發人員使用的流行在線代碼管理服務GitHub。在此高峰時，此攻擊以每秒1.3太字節(Tbps)的速率傳輸流量，以每秒1.269億的速率發送數據包。攻擊者利用了一種稱為Memcached的流行數據庫緩存系統的放大效應。通過使用欺騙性請求充Memcached服務器，攻擊者能夠將其攻擊放大約50,000倍。
幸運的是，GitHub正在使用DDoS保護服務，該服務在攻擊開始后的10分鐘內自動發出警報。此警報觸發了緩解過程，GitHub才能夠快速阻止攻擊。最終，這次世界上最大的DDoS攻擊只持續了大約20分鐘。
國際知名公司 NETSCOUT 公布其調查報告結果顯示，2021年上半年，網絡罪犯發動了約 540 萬次分布式拒絕服務(DDoS)攻擊，比 2020 年上半年的數字增長 11%。
分布式拒絕服務(Distributed Denial of Service， DDoS)攻擊針對網絡設施的缺陷，攻擊者可以偽造IP 地址，間接地增加攻擊流量。通過偽造源 IP 地址，受害者會誤認為存在大量主機與其通信。黑客還會利用IP 協議的缺陷,對一個或多個目標進行攻擊,消耗網絡帶寬及系統資源,使合法用戶無法得到正常服務。偽造 IP 地址發動攻擊的成本遠遠小于組建僵尸主機，且技術成本要求較低，使得偽造 IP 地址發動 DDoS 攻擊在及其活躍。鑒于分布式拒絕服務(Distributed Denial of Service， DDoS)攻擊分布式、欺騙性、隱蔽性等特點，造成追蹤和防范難度大。攻擊原理及特點可點擊此鏈接，查看本篇文章https://www.toutiao.com/i7023179182515634701/)
隨著技術的不斷進步，攻擊源追蹤技術已經在追蹤速度、自動化程度、追蹤精確度等方面取得顯著進步， DDoS網絡層攻擊檢測也分為多種方式。那要如何從IP源地址角度預防DDoS攻擊呢?
當 DDoS 攻擊發生時或結束后，可以根據相關信息定位攻擊的來源，找到攻擊者的位置或攻擊來源。IP地址來源定位它是 DDoS 攻擊防御過程中的重要環節，并在其中起到承上啟下的關鍵作用。精準的IP地址定位結果既可以為進一步追蹤真正攻擊者提供線索，也可以為其他的防御措施，如流量限速、過濾等措施提供信息，還可以在法律上為追究攻擊者責任提供證據。
基于IP源地址數量及分布變化來看，根據《Proactively Detecting Distributed Denial of Service Attacks Using Source IP Address Monitoring》研究報告顯示，DDoS為了隱藏攻擊，攻擊者會降低攻擊速率，使攻擊流量速率接近正常訪問速率,以此增加檢測難度,但在 DDoS 攻擊時，訪問 IP 數量大幅度增加是攻擊的一個明顯特征。且此特征無法隱藏.基于這個特征,如果能夠對IP地址進行實時監測與判定，便能夠有效地檢測DDoS攻擊,特別是攻擊源地址分布均勻的 DDoS 攻擊，采用新源地址出現速率作為攻擊是否發生的依據,通過監測訪問流數量變化,實現對 Flash Crowd 和 DDoS 攻擊的有效區分。
同時，根據《An Entropy Based Method to Detect Spoofed Denial of Service (Dos) Attacks》的研究報告顯示，偽造源地址DDoS 攻擊發生時，IP源地址的流數量熵值和目標地址流數量熵值均會發生較大變化，大量流匯聚導致目的地址的熵值大幅度下降,而攻擊流的均勻使得源地址熵值會有所增加，通過訓練出的閾值,可以檢測 DDoS 攻擊。
而當無攻擊發生時,對某一目標地址訪問的源地址分布是穩定的，且通常成簇，而DDoS攻擊發生時，IP源地址的分布趨于離散。可以根據IP源地址這一特性,識別 DDoS攻擊的方法。
DDoS、蠕蟲和病毒(垃圾)郵件是影響骨干網安全的 3 個主要因素,從行為模式上來看，三者有著明顯的區別:DDoS表現為多個地址向一個 IP 地址發送數據;蠕蟲表現為一個 IP 地址向多個 IP 地址,通過一個或多個端口發送數據包;病毒郵件則是一個地址，通過 25 端口向多個 IP 地址發數據包。W Chen與DY Yeung將這3 種行為模型稱為威脅興趣關系(threats interestedness relation,簡稱 TIR)模型。通過對源地址、目的地址、端口進行監控,構建 TIR 樹,可有效識別 3 種攻擊。
對一個服務器而言，以前訪問的用戶往往還會再次出現。在 DDoS 發生時，為這些用戶提供服務,能夠有效地抵御攻擊。基于歷史IP的過濾方法(history-IP filtering)基于這一原理，根據正常訪問源地址出現的頻率和相應的數據包數構建了IP地址數據庫,并且采用滑動窗口進行過期地址淘汰。埃文科技IP應用場景數據庫包含了43億全量IP數據，可有效識別機器、爬蟲流量、“非人類使用者”等多種網絡風險。在 DDoS 攻擊發生時,依據 IP 地址數據庫提供的數據服務，直接識別風險IP，從IP源地址開始保證網絡安全。
21世紀的今天，DDoS 攻擊仍然是互聯網安全重要威脅之一。及時更服務器之家絡安全設備和軟件，檢查電腦漏洞，能夠有效監測惡意軟件，降低操作系統被感染的風險，同時也要提高個人計算機安全防護意識，創造一個安全的計算機使用環境。
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