一、网络流量数据排查与解读
（一）带宽使用情况
- 总带宽占用率
- 正常网络环境下，带宽占用率依据业务活动在一定范围内波动。比如，一个电商网站正常时段入口带宽占用率可能在 30% – 60%，这是由用户访问商品页面、下单等操作产生的流量导致。当遭受 DDoS 攻击时，带宽占用率会急剧攀升。如果发现带宽占用率突然提升到 90% 甚至接近 100%，并且持续一段时间，这极有可能是 DDoS 攻击。因为攻击者会发送海量数据包，耗尽网络带宽，阻碍正常流量传输。
- 带宽使用的时间序列分析
- 正常网络流量呈现一定规律，如办公网络在工作日的白天流量大，夜晚和节假日流量小。通过对带宽使用情况进行时间序列分析，能够更直观地观察流量变化模式。在 DDoS 攻击发生时，带宽使用曲线会出现突兀的峰值，这些峰值没有规律，与正常业务流量高峰有明显差异。例如，正常情况下企业内部网络的流量高峰在上班后的前几个小时，而 DDoS 攻击产生的峰值可能在凌晨或其他非工作时段。
（二）流量来源和目的地
- 源 IP 地址分布
- 查看流量的源 IP 地址分布是判断 DDoS 攻击的重要依据。正常网络流量的源 IP 地址是分散的，来自不同的合法用户或网络节点。在 DDoS 攻击时，可能会出现大量流量来自少数几个 IP 段或者单个 IP 地址。例如，发现有大量请求来自同一个数据中心的 IP 段，且这些请求的行为不符合正常业务逻辑，就可能是攻击者利用僵尸网络发动攻击。同时，还可能会发现大量伪造的 IP 地址，这是一些复杂 DDoS 攻击（如反射式 DDoS 攻击）的典型特征。
- 目的 IP 和端口分布
- 明确流量的目的 IP 和端口有助于确定攻击目标和攻击方式。正常情况下，目的 IP 和端口的流量分布与网络服务的部署和使用情况相符。例如，对于一个提供 Web 服务的服务器，其 80（HTTP）或 443（HTTPS）端口会有较多的流量。在 DDoS 攻击下，可能会发现某个特定的 IP 和端口受到大量流量的集中攻击。比如，出现大量 UDP 数据包涌向服务器的某个非标准 UDP 服务端口，这可能是 UDP Flood 攻击的迹象。
（三）流量协议类型
- 协议类型分布
- 正常网络中会有多种协议类型的流量，如 HTTP 用于网页浏览、SMTP 用于邮件传输、DNS 用于域名解析等，并且它们的比例相对稳定。在 DDoS 攻击时，可能会出现某种协议类型的流量异常增多。例如，正常情况下 HTTP 流量占总流量的 60% 左右，突然发现 HTTP 流量占比上升到 90% 以上，同时其他正常协议流量减少，这可能是 HTTP Flood 攻击。或者出现大量异常的协议流量，如出现大量不常见的 ICMP（Internet Control Message Protocol）协议流量，可能是 ICMP Flood 攻击。
- 协议行为分析
- 除了关注协议类型的分布，还要分析协议的行为。正常的协议行为是符合协议规范的，例如，HTTP 请求会有正常的请求头、请求方法（如 GET、POST）和符合语法规则的 URL。在 DDoS 攻击中，可能会发现协议行为异常，如 HTTP 请求中包含大量不符合语法的 URL 或者恶意的脚本代码，这可能是应用层 DDoS 攻击的一种形式，如跨站脚本攻击（XSS）或 SQL 注入攻击被包装在大量请求中用于攻击。
二、服务器性能数据排查与解读
（一）CPU 和内存使用率
- CPU 使用率变化
- 在正常情况下，服务器的 CPU 使用率会根据业务负载有一定的波动。例如，一个文件服务器在正常读写文件操作时，CPU 使用率可能在 20% – 50% 之间。当遭受 DDoS 攻击时，由于服务器需要处理大量的恶意请求，CPU 使用率会急剧上升。可能会出现 CPU 使用率持续在 90% 以上的情况，这表明服务器正承受巨大的计算压力。例如，在 SYN Flood 攻击中，服务器要处理大量的 TCP 连接请求，这些请求会占用大量的 CPU 资源来建立和维护连接。
- 内存使用率变化
- 服务器内存的使用情况也很关键。正常业务操作下，内存使用率相对稳定。例如，数据库服务器内存使用率可能保持在 60% – 80% 左右，用于缓存数据和执行查询操作。在 DDoS 攻击期间，内存使用率可能会迅速上升，特别是当攻击涉及大量数据缓存或内存占用型操作时。比如，攻击者发送大量需要服务器缓存的数据请求，导致内存被快速填满，使服务器性能下降，甚至可能导致内存溢出错误，影响服务器的正常运行。
（二）网络 I/O 和磁盘 I/O
- 网络 I/O 数据
- 网络 I/O 数据反映了服务器与外部网络之间的数据传输情况。正常情况下，网络接收和发送的数据量与业务需求相匹配。例如，一个邮件服务器在正常工作时，每秒接收和发送的数据量相对稳定。在 DDoS 攻击时，网络 I/O 数据会出现异常。可能会看到网络接收的数据量远远超过正常水平，而有效数据（与正常业务相关的数据）占比却很低。这是因为攻击流量充斥了网络接口，导致服务器忙于处理这些无效数据，影响正常的网络通信。
- 磁盘 I/O 数据
- 磁盘 I/O 数据体现了服务器对磁盘的读写操作情况。在正常业务中，磁盘读写操作有一定的频率和模式。例如，数据库服务器会根据查询和更新操作有规律地读写磁盘。在 DDoS 攻击下，磁盘 I/O 可能会出现异常。如果攻击涉及大量对磁盘数据的请求（如攻击者试图通过大量请求耗尽服务器磁盘资源），磁盘读写速度可能会急剧下降，队列长度增加，导致磁盘 I/O 出现瓶颈，影响服务器的整体性能。
三、系统和应用程序日志数据排查与解读
（一）系统日志
- 连接相关记录
- 系统日志中的连接记录是排查 DDoS 攻击的重要线索。正常情况下，服务器会记录合法的连接请求，如 TCP 连接的建立和断开。在 DDoS 攻击时，会出现大量异常的连接记录。例如，在 SYN Flood 攻击中，会看到大量的 TCP SYN 请求记录，但很少有对应的 TCP ACK 完成三次握手的记录，这表明有大量的半开连接尝试占用服务器资源。同时，还可能发现连接请求的源 IP 地址分布异常，如大量来自相同或相似 IP 地址的连接请求。
- 系统资源相关记录
- 系统日志也会记录服务器资源的使用情况和相关的错误信息。在正常运行时，可能会偶尔出现因资源紧张而产生的警告记录。但在 DDoS 攻击期间，会频繁出现资源不足的记录，如 “内存不足”、“CPU 过载” 等。这些记录与服务器性能监控数据相互印证，可以帮助确定攻击对服务器的影响程度和时间范围。
（二）应用程序日志
- 业务逻辑相关记录
- 应用程序日志记录了应用程序内部的业务逻辑执行情况。正常的应用程序日志反映了合法用户的操作和系统的正常响应。在 DDoS 攻击时，会发现大量不符合正常业务逻辑的记录。例如，对于一个在线购物应用，正常情况下用户会按照一定的步骤进行浏览、加入购物车、下单等操作。在攻击时，可能会出现大量没有购物车操作直接下单的记录，或者同一用户在短时间内进行大量不符合常理的操作，这些记录可能是攻击者通过自动化工具发送大量恶意请求导致的。
- 错误和异常记录
- 应用程序日志中的错误和异常记录在 DDoS 攻击期间也会增多。这些错误可能是由于服务器资源不足导致应用程序无法正常执行，或者是因为攻击流量中的恶意内容引发的。例如，可能会看到 “数据库连接超时”、“无法处理请求” 等错误记录，这些记录可以帮助定位攻击对应用程序的具体影响，如哪些功能模块受到了攻击的干扰。