排查 DDoS 攻击对企业语音通信系统的干扰

 

  • 观察语音通信系统性能指标
    • 通话质量监测
      • 检查通话的清晰度、连贯性和延迟情况。正常情况下,企业语音通信系统(如 IP 电话系统)应该提供清晰、无明显延迟的通话体验。可以通过用户反馈和系统自带的通话质量监测工具来评估。例如,在内部办公环境中,通话双方应该能够顺畅交流,没有明显的卡顿或回声。
      • 若遭受 DDoS 攻击,可能会出现通话中断、声音模糊、延迟过长(如延迟从正常的几十毫秒增加到几秒甚至无法正常通话)等情况。这是因为攻击导致网络拥塞,语音数据包在传输过程中受到干扰。
    • 系统资源使用情况
      • 查看语音通信服务器的 CPU 使用率、内存使用率和网络带宽占用率。在正常状态下,这些指标会根据通话数量和系统功能的使用情况而波动。例如,在企业会议高峰期,CPU 使用率可能会上升到 50% – 70% 左右。
      • 当受到 DDoS 攻击时,这些指标可能会急剧上升。大量恶意请求会占用服务器资源,使得语音通信服务器无法正常处理通话请求。如 CPU 使用率可能接近 100%,内存被大量占用,网络带宽也会因攻击流量而拥堵,导致正常的语音通话无法建立或维持。
    • 端口和连接数统计
      • 统计语音通信系统使用的端口的连接数。正常情况下,连接数会与正在进行的通话数量以及系统维护的其他连接(如注册连接等)相对应。
      • 如果发现连接数突然远超正常通话所能产生的连接数,且有大量连接处于异常状态(如半开连接或频繁建立和断开),这可能是 DDoS 攻击的迹象。例如,攻击者可能利用 TCP SYN Flood 攻击,发送大量的 TCP SYN 请求但不完成三次握手,导致服务器端口资源被耗尽。
  • 分析网络流量
    • 流量来源和目的地
      • 使用网络流量分析工具(如 Wireshark)捕获语音通信系统的网络流量,查看流量的来源 IP 地址和目的地 IP 地址。在 DDoS 攻击中,可能会出现大量来自相同或相似 IP 段的流量涌向语音通信服务器。
      • 同时,检查是否有异常的流量目的地,例如流量被导向非语音通信相关的内部网络设备或端口,这可能是攻击者试图突破安全防护后的行为。
    • 流量类型和协议分析
      • 识别网络流量所使用的协议类型。企业语音通信系统通常使用特定的协议,如 SIP(会话初始协议)或 RTP(实时传输协议)。检查是否有大量不符合语音通信协议的流量,如大量的 UDP 洪水、TCP SYN 洪水或者畸形的 SIP/RTP 数据包。
      • 对于正常的语音协议流量,也要分析其请求模式是否异常。例如,正常的 SIP 协议用于建立、修改和终止语音通话,其请求有一定的顺序和频率。如果发现大量相同或异常的协议请求,如反复请求建立通话但不进行实际通话操作,或者 SIP 请求频率远超正常通话建立的频率,可能是 DDoS 攻击的迹象。
  • 查看语音通信系统日志文件
    • 系统日志查看
      • 仔细检查语音通信服务器的系统日志,查找与网络连接异常、资源耗尽和服务故障相关的记录。例如,日志可能显示 “无法接受新的通话请求,系统资源不足” 或者 “网络接口接收缓冲区已满” 等信息。
      • 关注日志中关于通话建立、通话结束和通话质量下降的记录。如果发现大量通话同时出现异常情况,如通话刚建立就中断或者通话质量突然变差,这可能是 DDoS 攻击的表现。
    • 应用日志检查
      • 查看语音通信应用程序(如 IP 电话软件)的日志文件,重点关注用户的通话操作记录(如呼叫、接听、转移等)和通话质量相关的错误信息。例如,日志中可能记录了 “语音数据包丢失率过高” 或者 “无法解析对方的 SIP 地址” 等情况。
      • 分析日志中的用户认证和授权记录,判断是否有大量异常的认证尝试。攻击者可能会试图通过暴力破解用户账号或利用漏洞获取非法的通话权限,从而发起攻击。大量的失败认证尝试记录是一个重要的排查线索。
  • 与网络服务提供商协作
    • 询问异常流量情况
      • 联系网络服务提供商(ISP),询问他们是否检测到指向语音通信系统的异常流量。ISP 通常具有更广泛的网络监测能力,可以提供关于攻击的规模(如流量峰值、持续时间)、攻击来源(大致的 IP 段)等信息。
    • 请求协助防护和流量清洗
      • 如果确定是 DDoS 攻击,请求 ISP 提供流量清洗服务或者其他防护支持措施。例如,要求 ISP 在网络边缘对恶意流量进行过滤,保障语音通信系统网络的基本连通性和稳定性,使合法的通话能够继续进行。同时,与 ISP 共享语音通信系统的正常流量模式、合法用户 IP 范围、使用的协议等信息,以便他们更好地帮助区分合法流量和恶意流量。