一、DDoS 攻击排查
（一）网络性能指标监测
- 带宽占用异常
- 物流网络系统通常会有相对稳定的网络带宽使用模式。正常情况下，带宽会根据物流业务量（如订单处理、货物追踪信息更新等）有一定的波动。但在遭受 DDoS 攻击时，带宽占用会出现异常的高峰。
- 例如，一家大型物流企业的物流网络系统，正常工作时段的入口带宽占用可能在 50Mbps – 100Mbps 之间，用于处理来自各地的物流订单和货物追踪查询。一旦遭受 DDoS 攻击，带宽可能会瞬间飙升到 500Mbps 甚至更高，导致网络拥塞。
- 延迟和丢包率上升
- 物流网络系统依赖及时准确的数据传输来更新物流信息。正常的网络延迟（如从仓库管理系统向运输车辆发送调度指令的延迟）通常在几毫秒到几十毫秒之间，丢包率较低，一般不超过 1%。
- 在 DDoS 攻击下，由于大量的攻击流量挤占网络资源，延迟可能会急剧增加到几百毫秒甚至几秒，丢包率也会显著提高。这会导致物流信息更新不及时，例如运输车辆的实时位置信息无法及时上传，或者仓库无法及时接收新的订单信息。
（二）流量特征分析
- 流量来源分析
- 通过网络流量分析工具，查看流量的来源 IP 地址。正常的物流网络流量来源广泛且分散，来自不同的物流节点（仓库、配送中心、运输车辆等）和用户（客户查询物流信息）。
- 在 DDoS 攻击时，可能会发现大量流量来自少数几个 IP 段或具有相同特征的 IP 地址，这些 IP 地址可能是被攻击者控制的僵尸网络。例如，有大量请求来自某一特定国家或地区的 IP 地址，而这些地区并非该物流企业的主要业务区域，这就很可疑。
- 协议和端口异常
- 物流网络系统主要使用特定的协议和端口进行数据传输。例如，货物追踪系统可能使用 HTTP/HTTPS 协议通过特定端口（如 80 或 443）来提供物流信息查询服务，仓库管理系统可能使用专用的物流协议（如 EDI – Electronic Data Interchange）在特定端口进行数据交互。
- 在 DDoS 攻击中，会出现不符合正常业务协议的流量，或者某些非关键端口出现大量异常流量。比如，发现大量 UDP 流量涌向物流网络系统的一个通常不用于 UDP 通信的端口，这可能是 UDP Flood 攻击的迹象。
（三）服务器状态检查
- CPU 和内存使用率
- 物流网络系统的服务器（包括应用服务器、数据库服务器等）在正常运行时，CPU 使用率一般在 30% – 70% 之间，内存使用率也在合理范围。这些服务器负责处理物流订单、存储和查询物流信息等关键任务。
- 在遭受 DDoS 攻击时，由于要处理大量的恶意请求，CPU 使用率可能会飙升到 90% 以上，内存也会被大量占用。例如，当攻击流量包含大量复杂的查询请求（即使这些请求是恶意的），服务器的 CPU 会忙于处理这些请求，导致正常的物流业务处理（如订单分配、库存更新）受到影响。
- 进程和连接数
- 正常情况下，物流网络系统的服务器上运行着与物流业务相关的进程，如订单处理进程、货物追踪进程等，网络连接数与当前活跃的物流业务操作相匹配。
- 在 DDoS 攻击时，会出现大量异常的进程和连接数。例如，出现大量半开连接（如 TCP SYN 半开连接），这是 SYN Flood 攻击的典型特征。攻击者发送大量的 TCP SYN 请求但不完成三次握手，导致服务器资源被耗尽，无法正常处理真正的物流业务连接。
（四）系统日志审查
- 访问日志
- 物流网络系统的访问日志记录了各个节点和用户对系统的访问情况。正常的访问日志呈现出与物流业务流程相符的模式，如仓库工作人员在工作时间内登录系统进行库存管理操作，运输车辆在运输过程中定时上传位置信息。
- 在 DDoS 攻击期间，访问日志会显示大量异常的访问记录。例如，同一 IP 在短时间内频繁访问物流信息查询页面，或者有大量不同 IP 进行无意义的访问尝试，这些记录可能是攻击的线索。
- 错误日志
- 错误日志包含系统在运行过程中出现的错误信息。在正常情况下，可能会有一些因网络波动或用户操作失误导致的零星错误记录。
- 在 DDoS 攻击时，会出现大量与资源耗尽或异常请求相关的错误信息。例如，“连接超时”、“资源不足” 等错误消息，这些错误日志可以帮助确定攻击的时间点和影响范围。
二、物流信息准确保障
（一）数据采集环节
- 设备可靠性
- 物流信息的采集依赖于各种设备，如仓库中的扫描枪、运输车辆上的 GPS 设备等。确保这些设备的可靠性是保障物流信息准确的基础。
- 例如，对于扫描枪，要定期进行维护和校准，确保其能够准确读取货物的条形码或二维码信息。运输车辆的 GPS 设备要保证其信号接收良好，并且数据传输稳定。如果 GPS 设备出现故障，车辆的位置信息就无法准确采集，会影响物流信息的准确性。
- 数据验证机制
- 在数据采集点建立数据验证机制。当采集到物流信息（如货物重量、体积、发货地和收货地等）后，立即进行简单的验证。
- 例如，对于货物重量数据，如果扫描枪读取的重量超出了该货物类型的合理范围（根据历史数据和产品规格），系统应提示重新采集或人工核实。这种验证机制可以在数据源头减少错误信息的流入。
（二）数据传输环节
- 加密传输
- 采用加密技术来确保物流信息在传输过程中的安全性和准确性。例如，在仓库管理系统与运输车辆的通信过程中，使用 SSL/TLS 加密协议对数据进行加密。
- 这样可以防止物流信息在公共网络传输过程中被窃取或篡改。即使在复杂的网络环境下，如存在潜在的网络攻击风险，加密后的信息也能保证其完整性，确保物流信息准确无误地到达目的地。
- 数据完整性检查
- 在数据传输过程中，定期进行数据完整性检查。可以通过在数据中添加校验和或者使用消息认证码（MAC）等方式来实现。
- 例如，当仓库向配送中心发送一批货物的详细清单时，在清单数据后附上校验和。配送中心收到数据后，重新计算校验和并与发送过来的校验和进行比对。如果两者不一致，说明数据在传输过程中可能出现了错误或被篡改，需要重新传输。
（三）数据存储和更新环节
- 数据库管理
- 物流网络系统的数据库是物流信息的存储核心。要确保数据库的稳定性和可靠性，定期进行数据库备份。
- 例如，采用主从数据库架构，当主数据库出现故障（如因 DDoS 攻击导致性能下降或数据损坏）时，从数据库可以立即接管工作，保证物流信息的正常存储和查询。同时，优化数据库的存储结构和查询算法，提高数据存储和查询的效率，减少因数据库性能问题导致的物流信息更新延迟。
- 信息更新机制
- 建立及时准确的物流信息更新机制。当物流环节发生变化（如货物到达新的配送中心、运输车辆改变路线等）时，系统应及时更新相关的物流信息。
- 例如，通过设置消息队列，当运输车辆发送位置更新信息时，消息队列将这些更新信息按顺序推送给数据库进行更新，确保物流信息的及时性和准确性。同时，在更新物流信息时，要进行必要的验证和审核，防止错误信息被更新到系统中。