服务器被CC攻击怎么办：全流程应急与防御指南

摘要

CC攻击（Challenge Collapsar Attack）通过模拟大量合法HTTP请求耗尽服务器资源，导致业务中断。本文从攻击原理、应急响应、技术防御、长期优化四个维度，提供可落地的解决方案，涵盖流量清洗、限速策略、WAF配置、CDN防护等关键技术，帮助企业快速恢复服务并构建主动防御体系。

一、CC攻击的原理与特征

1.1 攻击机制解析

CC攻击通过控制”肉鸡”集群向目标服务器发送海量HTTP请求，重点攻击动态页面（如PHP、ASPX）和API接口。攻击者利用HTTP协议的合法性，绕过传统防火墙的简单过滤规则，直接消耗服务器CPU、内存和带宽资源。

1.2 典型攻击特征

• 请求频率异常：单IP每秒请求数超过正常用户10-100倍
• User-Agent伪造：模拟主流浏览器（Chrome/Firefox）但行为模式机械
• 访问路径集中：90%以上请求针对同一URL或少量接口
• 会话持续时间短：单个连接平均存活时间<3秒
• Referer缺失或异常：80%以上请求缺少来源页信息

二、紧急响应四步法

2.1 流量隔离与监控

1. 启用紧急日志：临时开启Nginx的$request_time和$upstream_response_time日志记录

   log_format cc_attack '$remote_addr - $request_time $upstream_response_time';
   access_log /var/log/nginx/cc_attack.log cc_attack;

2. 流量分流：通过DNS解析将部分流量导向备用服务器（需提前配置）
3. QPS限制：在Nginx层设置基础限速

   limit_req_zone $binary_remote_addr zone=cc_limit:10m rate=5r/s;
   server {
       location / {
           limit_req zone=cc_limit burst=10;
       }
   }

2.2 攻击源识别

1. IP频次分析：使用iptables或fail2ban统计异常IP

   iptables -A INPUT -p tcp --dport 80 -m connlimit --connlimit-above 20 -j DROP

2. 行为特征聚类：通过ELK系统分析请求头中的X-Forwarded-For、Cookie等字段
3. 威胁情报匹配：接入ABUSIX、Firehol等IP黑名单数据库

2.3 流量清洗方案

• 云清洗服务：启用阿里云/腾讯云的DDoS高防IP（需提前备案）
• 本地清洗设备：部署Radware、Topsec等抗DDoS设备
• Nginx模块防护：使用ngx_http_limit_req_module和ngx_http_secure_link_module

2.4 服务降级策略

1. 静态化优先：临时将动态页面转为静态HTML
2. 接口熔断：对非核心API返回503错误
3. 排队机制：实现令牌桶算法控制请求速率

   // Java令牌桶示例
   RateLimiter limiter = RateLimiter.create(10.0); // 每秒10个请求
   if(limiter.tryAcquire()) {
       processRequest();
   } else {
       returnResponse(429); // 429 Too Many Requests
   }

三、长期防御体系构建

3.1 WAF深度配置

1. 规则优化：

   • 禁止空Referer的POST请求
   • 限制特定URL的请求频率（如/login接口）
   • 检测异常Content-Type（如application/json伪装）

2. 行为分析：

   • 建立正常用户行为基线（请求间隔、页面停留时间）
   • 使用机器学习识别异常模式（如突然的请求暴增）

3.2 CDN防护增强

1. 缓存策略：

   • 对静态资源设置长期缓存（Cache-Control: max-age=31536000）
   • 对动态内容启用边缘计算（如Cloudflare Workers）

2. 访问控制：

   • 启用CDN的IP白名单功能
   • 配置URL鉴权（如阿里云CDN的Referer防盗链）

3.3 架构层优化

1. 负载均衡：

   • 使用LVS+Keepalived实现四层负载
   • 配置Nginx的least_conn调度算法

2. 微服务隔离：

   • 将核心业务拆分为独立服务
   • 实施服务网格（Istio）的流量控制

3. 无状态化改造：

   • 减少会话保持需求
   • 使用JWT替代Session

四、事后分析与改进

4.1 攻击溯源

1. 日志分析：

   • 使用GoAccess分析访问日志
   • 构建攻击者画像（IP地理位置、设备类型）

2. 取证工具：

   • Wireshark抓包分析（过滤80/443端口）
   • tcpdump命令示例：

     tcpdump -i eth0 port 80 -w cc_attack.pcap

4.2 防御策略迭代

1. 压力测试：

   • 使用Locust模拟CC攻击（示例脚本）：

     from locust import HttpUser, task
     class CCAttack(HttpUser):
         @task
         def attack(self):
             self.client.get("/target_url", headers={"User-Agent": "fake_browser"})

2. A/B测试：

   • 对比不同防护策略的误杀率
   • 监控正常用户访问成功率

4.3 应急预案更新

1. 文档化流程：

   • 制作《CC攻击响应checklist》
   • 定义不同攻击等级的响应措施

2. 培训演练：

   • 每季度进行攻防演练
   • 建立跨部门响应小组（运维、安全、开发）

五、典型防护工具对比

工具类型	代表产品	优势	局限性
云清洗服务	阿里云DDoS高防	无需硬件投入，大流量支持	成本较高，存在误封风险
本地防护设备	Radware DefensePro	低延迟，完全可控	初始投入大，维护复杂
开源方案	ModSecurity	灵活定制，成本低	配置复杂，性能损耗大
SaaS防护	Cloudflare	开箱即用，全球节点	对规则调整有限制

六、企业级防护建议

1. 混合防护架构：

   • 本地WAF+云清洗的组合方案
   • 动态切换防护策略（根据攻击强度）

2. 智能决策系统：

   • 集成AI引擎实时调整防护参数
   • 示例决策逻辑：

     如果 QPS > 1000 且 异常IP占比 > 30%
         则 启用云清洗并限制新连接
     否则 如果 QPS > 500
         则 启用本地限速规则

3. 合规性要求：

   • 符合等保2.0三级要求
   • 保留6个月以上防护日志

结语

应对CC攻击需要构建”检测-响应-恢复-优化”的闭环体系。企业应建立分层防护机制：在边缘层通过CDN过滤明显恶意流量，在应用层使用WAF进行精细控制，在核心层实施服务降级策略。定期进行攻防演练和策略复盘，才能持续提升防御能力。记住，没有绝对安全的系统，只有持续优化的安全体系。