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UDP Flood是互联网上最经典的DDoS（Distributed Denial of Service）攻击之一。攻击者在短时间内向目标设备发送大量的UDP报文，导致链路拥塞甚至网络瘫痪。一般的UDP报文由攻击工具伪造，通常在数据段具备相同的特征，另一部分由真实网络设备发出的UDP报文，虽然数据段不相同，但固定的目的端口也可作为一种特征。确定UDP攻击报文的特征后，即可根据特征进行过滤。特征过滤就是常说的指纹过滤，可根据攻击报文的特征，自定义过滤属性。指纹过滤包括静态指纹过滤和动态指纹学习两种方法。UDP Flood是如何发生的？ 顾名思义，UDP Flood是指用洪水一样的UDP报文进行攻击。不同于TCP协议，UDP协议是一种无连接的协议，使用UDP协议传输报文之前，客户端和服务器之间不建立连接，如果在从客户端到服务器端的传递过程中出现报文的丢失，协议本身也不做任何检测或提示。这种报文处理方式决定了UDP协议资源消耗小、处理速度快，在被广泛应用的同时也为攻击者发动UDP Flood攻击提供了可能。 传统UDP Flood攻击是一种消耗攻击和被攻击双方资源的带宽类攻击方式。攻击者通过僵尸网络向目标设备发送大量伪造的UDP报文，这种报文一般为大包且速率非常快，通常会造成链路拥塞甚至网络瘫痪的危害。这种攻击方式由于技术含量较低，现在已经越来越少被使用。
传统UDP Flood攻击示意图
近几年来，越来越多的攻击者选择使用UDP反射放大攻击。UDP反射放大攻击有两个特点，一是属于UDP协议，二是目的端口号固定。UDP反射放大攻击的原理类似，以常见的NTP（Network Time Protocol）反射放大攻击为例，其有两个关键点：反射和放大。 反射攻击在UDP协议中，正常情况下，客户端发送请求包到服务器，服务器返回响应包给客户端，一次交互就已完成，中间没有校验过程。反射攻击正是利用了UDP协议面向无连接、缺少源认证机制的特点，将请求包的源IP地址篡改为攻击目标的IP地址，最终服务器返回的响应包就会被送到攻击目标，形成反射攻击。
反射攻击示意图
放大攻击攻击者通常利用互联网的基础架构来进行放大攻击。由于网络中开放的NTP服务器非常多，攻击者会利用僵尸主机同时向NTP服务器发起大量的Monlist请求，1个Monlist请求包可以引发100个响应包。通常1个NTP请求包只有90字节的大小，而1个回应报文通常为482字节，100个回应报文就是48200字节，可以发现回应报文是请求报文的500倍左右，这就形成了四两拨千斤的放大攻击，最终造成链路拥塞甚至网络瘫痪。
放大攻击示意图
如何防御UDP Flood？由于UDP协议不建立连接，对UDP Flood的防御并不能像SYN Flood一样进行源探测。最初防火墙对UDP Flood的防御方式就是限流，将链路中的UDP报文控制在合理的带宽范围之内，可基于目的IP地址、目的安全区域和会话进行限流。虽然限流可以有效缓解链路带宽的压力，但这种方式可能会丢弃一些正常报文，因此需要新的手段防御UDP Flood。 由攻击工具伪造的攻击报文通常都拥有相同的特征字段，比如都包含某一字符串或整个报文内容一致，而对于UDP反射放大攻击中那些由真实网络设备发出的报文，在数据段不具备相同特征，但其目的端口都是固定的，所以不难发现UDP Flood攻击报文都具有一定的特征。确定攻击报文的特征后即可进行过滤，特征过滤也就是常说的指纹过滤。指纹过滤包括静态指纹过滤和动态指纹学习两种方法。
指纹过滤示意图
静态指纹过滤UDP报文的数据段、源IP地址、源端口、目的IP地址、目的端口都可能隐藏着攻击报文的特征。对于已知的攻击特征，可以直接配置到设备的过滤器参数中。配置了静态指纹过滤后会对收到的报文进行特征匹配，对于匹配到攻击特征的报文进行丢弃、限流等下一步操作。
动态指纹学习在攻击特征未知的情况下，可通过动态指纹学习进行攻击防御。对于一些攻击工具发起的UDP Flood攻击，攻击报文通常都拥有相同的特征字段，指纹学习就是对一些有规律的UDP Flood攻击报文进行统计和特征识别，当报文达到告警阈值时则开始进行指纹学习。如果相同的特征频繁出现，就会被学习成指纹，后续命中指纹的报文则被判定为攻击报文，进行丢弃、限流等后续操作。
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