DRDoS预警：那些被黑客盯上的对战游戏 – 作者:百度安全实验室-安全小百科

0x00 背景

传统的DDoS反射攻击通常会利用有缺陷的公网服务器实施反射放大攻击，反射源的数量决定了反射流量的大小。随着公共服务器的维护标准越来越安全，可被恶意利用的反射源也越来越少。

但是在黑产领域，攻击者从来没有放弃对新型放大攻击的挖掘。

百度安全智云盾团队在与黑客攻防对抗的过程中，感知到一种基于多种游戏服务器的反射攻击，主要利用了对战类游戏（Quake系列、Soldier of Fortune 2、Gold Rush、Code4、MDK等）的联机对战功能发起的攻击，攻击流量混杂着多种反射，并且反射源端口不固定，隐秘性强。智云盾团队在2秒内识别到攻击，实时对攻击流量做了隔离和清洗，保障用户免遭DDoS的伤害。

0x01 攻击分析

从2018年2月百度安全智云盾团队首次发现基于A2S_INFO协议的反射攻击以来（参考：DDoS新领域隐藏在游戏里的反射源），不断的发现有新的游戏客户端被利用发起攻击。从A2S_INFO协议（Dota2、Aram、求生之路）到Code4游戏，均发现被利用发起反射放大攻击。

智云盾系统检测到攻击时，自动对流量进行采样，安全专家对采样包及时进行了深层次的分析。

攻击包分析

通过对智云盾的攻击包分析发现，反射的来源端口不固定，包长范围391-1452，部分数据包被标记为quake3，反射源来源端口如下图所示：

图1 反射源

数据包中的攻击载荷包含了丰富的信息，攻击数据包的内容字符没有任何加密，其中一些字段能明显看出来自于游戏服务器，比如”gamename”,”mapname”,“game_version”等关键字样。如下图所示：

图2 关键字

我们对gamename后的字段统计分析，共发现多类游戏名称：Call of Duty2/4、Rocket Arena、ETrun、goldrush、MDK、sof2mp、Code4、Aram等字符串，如下图所示（抽取两个）：

图3 游戏名

我们对提取到的游戏字符串进行搜索查询发现，共有两种游戏类型：

（1）第一人称射击类游戏包括sof2mp（全称：Soldier of Fortune2，下文详细介绍）、Call of Duty2/4、ETrun、goldrush，其中ETrun指的是《Wolfenstein：Enemy Territory》，与quake游戏引擎属于同族谱；（2）第三人称射击类游戏包括MDK、Code4；也有我们之前研究过的基于A2S_INFO协议的Aram游戏。值得一提的是， Quake系列游戏均是利用了早期开发的雷神世界（QuakeWorld）的底层引擎。

下图展示了攻击包来源的游戏类型占比：

图4 游戏类型占比

攻击复现

为了进一步分析攻击原理，我们在windows平台上下载了Soldier of Fortune2游戏（本次分析抽取其中一个，其他游戏原理类似），进入网络对战，进行抓包分析。抓包过程中发现了数据交互过程如下：

图5 游戏抓包的交互过程

进一步分析payload详情发现，游戏服务器响应数据包与本次捕获的部分数据包载荷一致，数据包中的statusResponse字样，我们猜测这是关联游戏服务器的响应字符串，数据包中的sof2mp的前四个字符sof2为游戏Soldier of Fortune2的缩写，这是一款第一人称的射击游戏。

图6 查询请求

图7 数据包的payload

通过上图的对比可以确认，这些攻击流量来自于Soldier of Fortune2游戏，基于早期对A2S_INFO协议的反射分析的研究，我们猜测这些流量来自于游戏内在线对战服务的响应。

放大倍数

按照我们前期对反射倍数的研究，科学的统计放大倍数，应当包含数据包协议头和网络帧间隙。详情参考《MEMCACHED DRDoS攻击趋势》一文。科学计算的放大倍数为（957+24）/84=11.67倍。

溯源分析

我们对top3来源端口的IP主动探测发现绝大多数端口仍然处于开放状态，我们猜测这些反射资源已经长期被黑客利用发动攻击，于是我们对最近半年参与发动此类反射攻击的IP进行统计分析发现，活跃度较高的（我们认为存活时间超过10天的资源为高活跃度资源）的反射资源高达87%，下图展示了活跃反射源占比

图8 活跃反射资源占比

我们对捕获的反射源统计分析发现，主要来自于海外，这可能是由于国内通常网络链路通常存在检查策略，即使拥有反射资源也难以被利用发动反射。海外反射源中西班牙、美国和法国为top3，下图展示了反射源海外分布情况：

图9 反射源海外分布

我们对反射源端口进行统计分析，攻击流量来源top3端口分别为28960、20150与20100，攻击来源端口在一定范围内随机，智云盾蜜罐系统通过部署多个节点捕获公网上的扫描与攻击行为，并进行记录。

很巧的是，我们发现自3月以来捕获到大量的针对此类游戏服务的UDP大端口的扫描行为，溯源IP发现，这些扫描行为主要来自于美国和中国。

图10 恶意扫描来源

恶意扫描IP：

167.248.133.86（美国）

74.120.14.85（美国）

115.231.150.246（中国）

0x02 游戏类反射总结

从百度安全智云盾在2018年披露的基于A2S_INFO反射攻击以来，游戏类反射呈现上升趋势，由于对战类游戏通常利用UDP协议进行在线房间查询，攻击者通过伪造源IP为被攻击目标的IP地址向普通个人游戏客户端映射的公网IP或者一些租用的游戏服务器的公网IP发送查询请求（如：查询房间详情），由于这些游戏服务器通常未进行客户端校验，直接返回作战房间的信息，造成了流量的反射放大。

智云盾团队长期以来针对这类攻击进行过跟踪分析，游戏类反射呈现出上升趋势，下图展示了近半年的攻击趋势：

图11 游戏类反射的攻击态势

游戏类反射从早期利用Quake引擎开发的系列类游戏，到此次挖掘到的sof2、goldrush、ET等，攻击者热衷于使用对战类游戏作为反射源发动攻击，笔者猜测有以下几种原因：

1.游戏众多，反射源端口不固定，由于目前的DDoS防护设备根据来源端口实时封禁策略，黑客发动攻击更容易绕过防护系统

2.由于此类游戏设计之初，未考虑安全性，并且整改困难，这样黑客就可以长期利用发动攻击

3.攻击成本低，隐蔽性较高

0x03 防范建议

此次攻击仍然是攻击者基于UDP服务缺陷发起的DDoS反射放大攻击。反射攻击相比较传统的洪泛攻击具有更好的隐蔽性，并且流量更大的特点。从我们近期对新型攻击的监测发现，黑客在寻找新的攻击方式上不再拘泥于传统公共服务，而是对暴露在公网，并且具备一定规模的UDP服务都尝试利用作为反射源。

此次攻击仍然是攻击者基于UDP服务缺陷发起的DDoS反射放大攻击。反射攻击相比较传统的Flood攻击具有更好的隐蔽性，并且流量更大。从我们近期对游戏类反射攻击的监测发现，黑客在使用游戏类服务器时，不再拘泥于固定的一类游戏，而是混合多种游戏，进行攻击，攻击端口在一定范围内随机。可以参考以下方案进行防御：

对互联网服务

a.禁用UDP服务，不能禁用时，确保请求与响应不要有倍数关系

b.启用授权验证

对企业用户

a.如果没有UDP相关业务，可以在上层或者本机防火墙过滤掉UDP包

b.可以寻求运营商提供UDP黑洞的IP网段做对外网站服务

c.可以接入DDoS云防安全服务