Python 实现 DNS 放大攻击：原理与实践(图文)

（一）攻击的定义与特点

DNS 放大攻击是一种常见的 DDoS（分布式拒绝服务）攻击手段。它利用了域名系统（DNS）协议中的递归查询和响应报文放大效应这两个特性。当攻击者发送伪造的 DNS 查询请求时，将目标服务器设置为递归查询的目标，迫使目标服务器向其他 DNS 服务器发送大量递归查询请求。同时，攻击者将查询类型设置为特定类型（如 ANY 查询），并将查询目标设置为具有较长域名的存在域名，使得 DNS 服务器返回比查询请求更大的响应报文。例如，根据一些研究资料显示，攻击者可能通过控制僵尸网络，让大量被感染的计算机同时向多个 DNS 服务器发送伪造请求，从而进一步放大攻击效果。这种攻击的特点在于，攻击者首先要控制多个肉机，发送的数据量远远大于请求数据量，而且 DNS 服务器需支持递归查询。从受害者角度看，DNS 流量占比极高，流量包长超过 1000B，TYPE=255 的应答报文较多，还可能出现大量 IP 分片报文。

（二）攻击的影响范围

DNS 放大攻击对目标主机、网络带宽和服务稳定性都有着严重的影响。对于目标主机来说，大量的 DNS 响应报文会占用其带宽资源，导致正常的网络访问变得缓慢甚至无法访问。同时，目标主机的服务器需要处理大量的无效 DNS 响应数据包，这会消耗大量的 CPU 和内存资源，影响服务器的正常运行。在网络带宽方面，大量的 DNS 响应数据包会占用网络带宽，影响其他正常网络流量的传输。如果攻击规模较大，可能会导致整个网络的拥塞。此外，这种攻击会严重影响服务的稳定性，在极端情况下，可能导致目标服务器完全瘫痪，无法提供任何服务，给企业和个人带来巨大的损失。例如，来自网络安全公司 Nexusguard 的研究人员表示，在过去三个月里，DNS 放大攻击增加了 1000％，多个美国政府领域甚至 PayPal 都受到了攻击。本季度的平均攻击持续时间超过 3 小时，最长的一次持续了 28 天。超过 35％的攻击来自美国或中国，越南和俄罗斯排在第三和第四位。这充分说明了 DNS 放大攻击在全球范围内的影响范围之广和危害之大。

二、DNS 放大攻击原理

（一）递归查询特性

当一个 DNS 服务器接收到一个查询请求时，如果它无法直接提供答案，就会向其他 DNS 服务器发送递归查询请求，以获取答案。攻击者正是利用了这一特性，发送一个伪造的 DNS 查询请求，将目标服务器设置为递归查询的目标。这样一来，目标服务器就会向其他 DNS 服务器发送大量的递归查询请求。例如，假设攻击者伪造了一个查询请求，将目标服务器 A 设置为递归查询的目标。当 A 收到这个伪造请求后，它会开始向其他 DNS 服务器 B、C、D 等发送递归查询请求。如果攻击者控制了大量的 “肉鸡”，同时发送这样的伪造请求，就会迫使目标服务器 A 发送海量的递归查询请求，从而消耗大量的网络资源和服务器资源。

（二）响应报文放大效应

DNS 协议中的某些查询类型（如 DNS 域名扩展（ANY）查询）可以导致 DNS 服务器返回比查询请求更大的响应报文。攻击者巧妙地利用这一特性，发送一个伪造的 DNS 查询请求，将查询类型设置为 ANY，并将查询目标设置为一个具有较长域名的存在的域名。这样做的目的是让 DNS 服务器返回大量数据，从而放大响应报文的大小。据统计，发送的 DNS 查询请求数据包大小一般为 60 字节左右，而查询返回结果的数据包大小通常为 3000 字节以上，使用该方式进行放大攻击能够达到 50 倍以上的放大效果。例如，攻击者选择一个较长的域名，如 “verylongdomainname.com”，然后发送 ANY 查询类型的伪造请求。DNS 服务器在处理这个请求时，会返回大量关于这个域名的信息，包括各种记录类型等，从而导致响应报文的大小远远大于请求报文。结合递归查询特性和响应报文放大效应，攻击者可以通过发送伪造的 DNS 查询请求，将目标服务器的响应放大，造成网络拥塞和服务不可用。

三、Python 实现 DNS 放大攻击方法

（一）代码构建步骤

在使用 Python 和 scapy 工具构建 DNS 请求数据包时，主要分为以下几个步骤。首先构造 IP 数据包，使用IP()函数设置源地址和目的地址，例如ip_pack = IP()，ip_pack.src = target，ip_pack.dst = dns，这里的target是目标 IP，dns是目标 DNS 服务器地址。接着构造 UDP 数据包，通过UDP()函数设置源端口和目的端口，如udp_pack = UDP()，udp_pack.sport = 53，udp_pack.dport = 53。然后构造 DNS 数据包，使用DNS()函数设置相关参数，如dns_pack = DNS()，dns_pack.rd = 1，dns_pack.qdcount = 1。最后构建 DNSQR 解析，dnsqr_pack = DNSQR()，dnsqr_pack.qname = "baidu.com"，dnsqr_pack.qtype = 255，dns_pack.qd = dnsqr_pack。

（二）多线程发包测试

对于 Python 多线程发包测试，需要注意按照 IP/UDP/DNS 的顺序构建数据包。首先，利用多线程技术可以同时发送大量的 DNS 请求数据包，从而增加攻击的效果。在构建数据包时，一定要按照正确的顺序进行，确保数据包的完整性和正确性。通过随机选择 DNS 服务器进行攻击，可以增加攻击的随机性和难以防范性。例如在代码中，使用random.sample(countent,1)[0]随机选择一个 DNS 服务器地址，然后创建线程进行攻击，如t = threading.Thread(target=DNS_Flood,args=(args.target,randomDNS,))，t.start()。

（三）使用方式

在使用 Python 实现 DNS 放大攻击时，需要进行一些准备工作和特定的操作步骤。首先准备一个包含所有已知 DNS 列表的文件，例如test.log，里面一行一个存放所有的已知 DNS 列表。然后通过check命令验证该 DNS 是否可用，使用方式为main.py --mode=check -f dns.txt，这里的dns.txt就是存放 DNS 列表的文件。验证完成后，将可用的 DNS 保存为pass.log。当需要发起攻击时，只需要指定pass.log文件，则自动使用该 DNS 列表进行批量查询，发起攻击的命令为main.py --mode=flood -f pass.log -t 192.168.1.1，这里的192.168.1.1是需要攻击的 IP 地址。

四、防范措施与未来展望

（一）常见防范措施

1. 正确配置防火墙和网络容量：过滤掉异常的 DNS 流量，比如源端口为 53 的 UDP 包，或者大小超过 512 字节的 DNS 响应包。通过设置合理的规则，可以有效阻止恶意的 DNS 放大攻击流量进入网络。

2. 增大链路带宽：提高网络抗压能力，减少因为流量过载而造成的服务中断。虽然这不能从根本上解决问题，但可以在一定程度上缓解攻击带来的影响。

3. 限制 DNS 解析器：使其仅响应来自可信源的查询，或者关闭 DNS 服务器的递归查询功能，防止被攻击者利用。理想情况下，DNS 解析器应仅向源自受信任域名的设备提供服务，减少被攻击的风险。

4. 使用 DDoS 防御产品：将入口异常访问请求进行过滤清洗，然后将正常的访问请求分发给服务器进行业务处理。专业的 DDoS 防御产品可以有效地识别和阻止 DNS 放大攻击流量。

（二）未来发展趋势展望

随着网络技术的不断发展，DNS 放大攻击也可能会不断演变和升级。一方面，攻击者可能会寻找新的漏洞和利用方式，扩大攻击的规模和效果。例如，随着物联网设备的普及，攻击者可能会利用更多的物联网设备组成僵尸网络，进行更大规模的 DNS 放大攻击。另一方面，防御技术也会不断进步。未来，可能会有更加智能化的防御系统出现，能够自动识别和阻止 DNS 放大攻击。同时，随着人们对网络安全的重视程度不断提高，相关的法律法规也会更加完善，对攻击者的打击力度也会更大。总之，未来 DNS 放大攻击与防御之间的较量将持续进行，我们需要不断加强技术研究和创新，提高网络安全防护能力。
 

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