一、DDoS 攻击排查
（一）网络连接层面
- 设备连接状态检查
- 监测设备在线率：农业物联网系统包含众多的传感器（如土壤湿度传感器、气象站等）和执行器（如灌溉喷头、自动通风设备等），这些设备通过网络连接到服务器或云平台。正常情况下，设备在线率应该保持在一个较高的水平，例如 90% 以上。可以通过设备管理平台查看设备的在线状态，若在线率突然大幅下降，可能是 DDoS 攻击导致网络拥塞，使设备无法正常连接。
- 查看设备连接记录：检查设备的连接日志，正常的连接记录应该是有规律的，例如传感器按照设定的时间间隔（如每 10 分钟）上传一次数据。在遭受 DDoS 攻击时，连接记录会变得混乱，可能出现大量的连接尝试失败记录，或者同一设备在短时间内频繁连接和断开的情况。
- 网络带宽监测
- 分析带宽使用情况：农业物联网系统的网络带宽在正常情况下相对稳定，用于传输传感器数据和控制指令。例如，一个小型农场的物联网系统，日常带宽占用可能在几 Mbps 左右。如果发现带宽占用率突然上升，如从正常的 5Mbps 飙升到 50Mbps 以上，且持续一段时间，很可能是受到了 DDoS 攻击。这是因为攻击者发送大量的数据包占用了网络带宽，导致数据传输受阻。
- 查看带宽使用峰值的时间分布：正常的带宽使用峰值通常与农业生产活动相关，如在白天灌溉系统频繁接收控制指令时带宽使用会有所增加。如果出现与生产活动无关的带宽峰值，例如在半夜出现高带宽占用，这是 DDoS 攻击的一个可疑迹象。
（二）数据流量层面
- 流量来源分析
- IP 地址溯源：通过网络流量分析工具，查看流量的来源 IP 地址。正常的农业物联网流量来源应该是各个合法的传感器和控制设备，IP 地址相对固定且有规律。在 DDoS 攻击中，可能会出现大量来自陌生 IP 地址或特定恶意 IP 段的流量。例如，发现大量流量来自国外某个数据中心的 IP 地址，而农场本身没有与该地区的设备或服务有交互，这很可能是攻击流量。
- 识别流量模式异常：农业物联网的正常流量模式是由传感器的数据采集和设备的控制操作决定的。例如，温度传感器会定时发送温度数据，流量大小和频率相对稳定。如果发现流量出现无规律的突发大量请求，或者某些设备的流量模式突然改变，如原本低频发送数据的传感器开始高频发送大量数据，这可能是 DDoS 攻击的表现。
- 流量内容和协议检查
- 分析协议类型：农业物联网通常使用特定的协议进行数据传输，如 MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）、CoAP（Constrained Application Protocol）等。正常情况下，这些协议的流量占比相对稳定。如果在监控中发现不符合农业物联网常用协议的流量大量增加，如出现大量的 HTTP 请求（农业物联网系统中一般较少使用 HTTP 进行设备间通信），这可能是 DDoS 攻击的迹象。
- 检查流量内容合法性：查看流量内容是否符合农业物联网的数据格式和业务逻辑。例如，传感器发送的数据应该是符合一定格式的数值（如土壤湿度值应该在 0 – 100% 之间）。如果发现流量内容包含大量不符合格式要求的数据，或者包含恶意代码（如 SQL 注入语句等），很可能是受到了 DDoS 攻击。
（三）系统性能层面
- 服务器资源使用情况
- CPU 和内存使用率监测：农业物联网的服务器（用于存储数据、处理控制指令等）在正常情况下 CPU 使用率可能在 30% – 60% 之间，内存使用率也在合理范围。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，服务器的 CPU 会忙于处理这些请求，导致正常的农业数据处理（如分析土壤湿度数据以制定灌溉计划）受到影响。
- 磁盘 I/O 和网络 I/O 检查：监测服务器的磁盘 I/O 和网络 I/O 情况。磁盘 I/O 方面，查看磁盘的读写速度和队列长度，在攻击情况下，大量的日志记录或者恶意软件的磁盘写入操作可能会导致磁盘 I/O 过载。网络 I/O 方面，观察网络接口的接收和发送数据包的速率、丢包率等。如果网络 I/O 出现异常，如接收数据包速率过高但有效农业物联网连接数据包占比极低，很可能是受到 DDoS 攻击。
- 应用程序性能监测
- 响应时间和吞吐量观察：监测农业物联网应用程序（如用于监控设备状态和控制设备的软件）的响应时间和吞吐量。正常情况下，应用程序响应时间较短，例如对于设备状态查询请求能够在 1 – 2 秒内响应，吞吐量也能满足农业生产需求。在 DDoS 攻击后，由于服务器资源紧张和网络拥塞，应用程序的响应时间可能会显著增加，吞吐量可能会下降。例如，原本每秒能够处理 100 个设备数据上传请求，在攻击后可能下降到每秒几个请求。
- 错误率统计：检查应用程序的错误率。在正常运行时，可能会有少量因网络波动或设备故障导致的错误。在 DDoS 攻击后，应用程序可能会因为无法处理大量的恶意请求而出现大量错误，如连接超时、数据解析错误等。通过统计错误率的变化，可以辅助判断是否受到 DDoS 攻击。
二、农业生产保障
（一）应急措施
- 网络隔离与流量清洗
- 启用网络隔离机制：当怀疑或确认遭受 DDoS 攻击时，对于关键的农业物联网设备和服务器，可以将其与受攻击的网络部分进行隔离。例如，将用于灌溉控制的服务器从公共网络中暂时断开，通过手动或预先设置的备份网络（如本地局域网）来维持关键设备的基本运行。
- 流量清洗服务：利用专业的流量清洗服务或者设备，对攻击流量进行过滤和清洗。这些服务可以识别并阻断 DDoS 攻击流量，将正常的农业物联网流量放行。例如，一些云服务提供商提供的 DDoS 防护服务，能够自动检测和清洗常见的攻击流量，如 TCP Flood、UDP Flood 等，保障农业物联网系统的网络畅通。
- 设备手动控制备份
- 准备手动控制方案：为重要的农业生产设备（如灌溉系统、温室环境控制系统）制定手动控制备份方案。在遭受 DDoS 攻击导致自动控制系统失效时，可以通过手动操作来维持设备的基本运行。例如，在灌溉系统的自动控制失效后，可以通过手动开启或关闭灌溉阀门，根据实际的土壤湿度情况和作物需求进行简单的灌溉操作。
- 紧急操作流程培训：对农场工作人员进行紧急操作流程培训，确保他们在遇到 DDoS 攻击等紧急情况时能够熟练地进行设备的手动控制。培训内容包括设备的手动操作方法、判断作物需求的基本指标（如土壤湿度的直观判断方法、作物的缺水症状等）。
（二）数据备份与恢复
- 数据备份策略优化
- 增加备份频率：在农业物联网系统中，数据（如土壤养分数据、作物生长数据等）对于农业生产决策至关重要。为了应对 DDoS 攻击可能导致的数据丢失风险，需要优化数据备份策略，增加备份频率。例如，将原本每天备份一次的数据改为每小时备份一次，确保在遭受攻击后能够最大限度地恢复数据。
- 多种备份方式结合：采用多种备份方式相结合，如本地存储备份和云端备份。本地存储备份可以使用硬盘阵列等设备，在网络故障时能够快速恢复部分数据。云端备份则可以在本地数据损坏时提供远程的数据恢复来源。同时，备份的数据应该进行加密处理，以防止数据在备份过程中被窃取或篡改。
- 数据恢复测试与计划制定
- 定期进行数据恢复测试：定期对备份的数据进行恢复测试，确保在需要时能够成功恢复数据。测试过程中模拟各种可能的故障情况，包括 DDoS 攻击导致的数据丢失。例如，每个月进行一次数据恢复演练，检查恢复的数据是否完整、准确，恢复后的系统是否能够正常运行。
- 制定数据恢复计划：根据数据备份情况和农业生产需求，制定详细的数据恢复计划。计划中应明确在遭受 DDoS 攻击后，如何快速启动数据恢复流程，恢复数据的优先级（如先恢复土壤湿度等关键数据），以及恢复后如何将数据重新应用到农业生产决策中。
（三）长期防御与系统优化
- 安全策略更新
- 访问控制策略调整：加强农业物联网系统的访问控制策略，只允许授权的设备和用户访问系统。例如，对每个接入的设备进行身份认证，通过设备的唯一标识符（如 MAC 地址）和预共享密钥等方式进行验证。同时，根据设备的功能和重要性，设置不同的访问权限，限制不必要的访问。
- 防火墙规则优化：优化防火墙规则，阻止来自已知恶意 IP 地址或异常 IP 段的流量。定期更新防火墙规则库，以应对新出现的 DDoS 攻击手段。例如，根据网络流量分析结果，将经常发送攻击流量的 IP 地址段添加到防火墙的黑名单中，禁止其访问农业物联网系统。
- 系统架构优化
- 分布式系统应用：考虑采用分布式系统架构来提高农业物联网系统的抗攻击能力。将数据存储和处理功能分散到多个节点上，这样在部分节点遭受 DDoS 攻击时，其他节点仍然可以维持系统的基本运行。例如，将农场的物联网设备分为多个区域，每个区域的设备数据存储和处理在本地的小型服务器上，通过分布式网络连接到中央管理平台。
- 冗余设计：在农业物联网系统中增加冗余设计，如冗余的传感器、服务器和网络链路。当某个传感器被攻击或出现故障时，冗余传感器可以继续提供数据。同样，冗余的服务器和网络链路可以在遭受攻击时保障系统的连通性和数据传输。例如，在温室环境控制系统中，安装多个温度传感器，当一个传感器受到攻击无法正常工作时，其他传感器的数据可以用于环境控制决策。