1. 什么是CC攻击?
CC攻击(Challenge Collapsar)是一种针对Web应用层的分布式拒绝服务攻击(DDoS)。与传统的DDoS攻击不同,CC攻击不需要消耗大量带宽,而是通过模拟大量正常用户请求,耗尽服务器资源(如CPU、内存、数据库连接等),导致服务不可用。
注意:CC攻击名称中的"Collapsar"并非指黑洞,而是源自早期某款防火墙产品名称,后来成为这类攻击的代称。
我处理过不少CC攻击案例,发现这类攻击有几个显著特点:
- 攻击流量看起来像正常请求,难以通过简单阈值过滤
- 主要针对动态页面(如登录接口、搜索功能)
- 攻击者通常使用代理服务器或僵尸网络发起请求
- 单次请求消耗服务器资源较大(如数据库查询)
需要模型API调用? 免费领10W Token,多模型网关一键接入 Claude、DeepSeek 等主流模型。
2. 基础检测方法
2.1 请求频率分析
这是最直观的检测方式。通过统计单个IP在单位时间内的请求次数,设置合理阈值进行拦截。实际操作中建议:
bash复制# 使用iptables限制单IP连接数
iptables -I INPUT -p tcp --dport 80 -m connlimit --connlimit-above 50 -j DROP
# 使用Nginx限制请求频率
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=30r/m;
关键点:
- 阈值设置需要基准测试(我通常先用正常业务峰值乘以3作为初始值)
- 需要区分静态资源和动态接口(静态资源阈值可以更高)
- 要设置白名单避免误封(如CDN节点IP)
2.2 用户行为分析
真实用户和攻击机器人的行为模式有明显差异:
| 行为特征 | 正常用户 | CC攻击机器人 |
|---|---|---|
| 访问路径 | 有规律跳转 | 固定URL重复请求 |
| 停留时间 | 随机分布 | 精确固定间隔 |
| 鼠标移动 | 有轨迹变化 | 无或固定模式 |
| JS支持 | 完整执行 | 可能缺失 |
我在某电商项目实现的检测逻辑:
python复制def check_behavior(request):
if request.headers.get('X-Mouse-Mov
