ddos攻击检测代码

DDoS（分布式拒绝服务）攻击是一种常见且破坏力强大的网络攻击方式，它利用多台计算机同时向目标服务器或网络发送大量请求，导致系统资源耗尽，无法正常服务合法用户的请求，以下是一些常见的DDoS攻击检测方法和相应的代码示例（以Python为例）：

1、基于流量监控的检测

原理：通过实时监测网络流量，分析流量数据，判断是否存在异常的流量模式，如流量突然增大、来自多个源IP的大量请求等。

代码示例：

可以使用scapy库来捕获和分析网络数据包，以下是一个基本的示例代码，用于统计单位时间内接收到的数据包数量，如果数量超过设定的阈值，则可能遭受了DDoS攻击。

     from scapy.all import sniff
     import time
     # 设置阈值，例如每秒收到的数据包数量超过1000个则认为可能是DDoS攻击
     threshold = 1000
     packet_count = 0
     def packet_callback(packet):
         nonlocal packet_count
         packet_count += 1
     # 开始嗅探数据包
     start_time = time.time()
     sniff(prn=packet_callback, store=False)
     # 每隔一段时间检查一次数据包数量
     while True:
         current_time = time.time()
         if current_time start_time >= 1:
             if packet_count > threshold:
                 print("可能遭受了DDoS攻击！")
             else:
                 print("网络流量正常")
             # 重置计数器和时间
             packet_count = 0
             start_time = current_time

注意事项：这种方法需要根据实际网络环境和业务需求合理设置阈值，否则可能会误报或漏报。scapy库需要在具有管理员权限的环境中运行，以便能够捕获网络数据包。

2、基于服务器性能指标的检测

原理：DDoS攻击会导致服务器的CPU、内存、磁盘I/O等资源使用率急剧上升，响应时间延长，甚至服务中断，可以通过监控系统的这些性能指标来判断是否遭受了DDoS攻击。

代码示例：

使用psutil库可以获取服务器的性能指标，以下是一个示例代码，用于监控CPU使用率和内存使用率，如果超过设定的阈值，则发出警报。

     import psutil
     import time
     # 设置阈值，例如CPU使用率超过90%或内存使用率超过80%则认为可能是DDoS攻击
     cpu_threshold = 90
     memory_threshold = 80
     def check_server_performance():
         cpu_usage = psutil.cpu_percent(interval=1)
         memory_usage = psutil.virtual_memory().percent
         if cpu_usage > cpu_threshold or memory_usage > memory_threshold:
             print("服务器性能异常，可能遭受了DDoS攻击！")
             print(f"CPU使用率: {cpu_usage}%, 内存使用率: {memory_usage}%")
         else:
             print("服务器性能正常")
     # 定期检查服务器性能
     while True:
         check_server_performance()
         time.sleep(5)  # 每5秒检查一次

注意事项：这种方法只能检测到服务器性能异常，但不能确定是否一定是DDoS攻击导致的，因为其他因素也可能导致服务器性能下降，通常需要结合其他检测方法一起使用。

3、基于日志分析的检测

原理：服务器的访问日志中记录了每个客户端的请求信息，包括IP地址、请求时间、请求类型等，通过对日志文件进行分析，可以发现是否存在大量的异常请求，如来自同一IP地址的频繁请求、请求频率异常高等。

代码示例：

假设服务器的访问日志保存在一个文本文件中，每一行记录一个请求的信息，格式为“IP地址 请求时间 请求类型”，以下是一个示例代码，用于分析日志文件中的请求情况，判断是否存在异常。

     def analyze_log(log_file):
         request_count = {}
         with open(log_file, 'r') as file:
             for line in file:
                 ip, _, request_type = line.strip().split(' ')
                 if ip not in request_count:
                     request_count[ip] = {'total': 0, 'types': {}}
                 request_count[ip]['total'] += 1
                 if request_type not in request_count[ip]['types']:
                     request_count[ip]['types'][request_type] = 0
                 request_count[ip]['types'][request_type] += 1
         # 设置阈值，例如单个IP地址在单位时间内的请求次数超过100次则认为可能是DDoS攻击
         threshold = 100
         suspicious_ips = []
         for ip, data in request_count.items():
             if data['total'] > threshold:
                 suspicious_ips.append(ip)
         if suspicious_ips:
             print("发现可疑IP地址：", suspicious_ips)
             for ip in suspicious_ips:
                 print(f"IP地址 {ip} 的请求次数：{data['total']}")
         else:
             print("未发现可疑IP地址")
     # 调用函数分析日志文件
     analyze_log('access.log')

注意事项：这种方法需要对日志文件的格式有一定的了解，并且日志文件可能会非常大，分析过程可能会比较耗时，攻击者可能会修改日志文件来掩盖攻击行为，因此日志分析的结果可能需要进一步验证。

DDoS攻击是一种严重的网络安全威胁，需要采取多种方法进行检测和防御，在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的检测方法，并结合多种手段提高检测的准确性和可靠性，也需要不断更新和完善防御策略，以应对不断变化的DDoS攻击手段。