在数字化深度融入社会运转的当下，网络安全成为保障各行业稳定发展的核心要素，而 DDoS（分布式拒绝服务）攻击始终是网络安全领域的重大挑战。 2025 年 1 月，全球网络安全态势在 DDoS 攻击的影响下依然严峻。尽管相较去年年末，DDoS 攻击在频率和攻击流量规模上呈现出一定的衰减趋势，但攻击的复杂程度却在持续攀升。

从行业数据统计来看，去年年末，全球范围内 DDoS 攻击事件频发，平均每天发生的大规模攻击次数显著高于过往同期水平。彼时， 攻击流量常常以惊人的规模冲击目标网络，一些关键行业的网络基础设施承受了巨大压力。

步入 2025 年 1 月，虽然攻击频率和流量规模有所下降，但攻击者采用的手段愈发隐蔽且复杂。传统的 DDoS 攻击主要以超大流量消耗目标网络资源， 如今，低频慢速攻击逐渐成为新的威胁模式。这类攻击利用协议的固有特性和系统的细微漏洞，以看似正常的流量频率发起攻击，巧妙避开常规的安全检测机制。 例如，针对在线游戏平台的 UDP Flood 攻击，通过精准控制攻击流量的速率和数据包大小，在不触发流量阈值警报的情况下，持续干扰游戏服务器的正常运行， 导致玩家频繁出现卡顿、掉线等情况，严重影响游戏体验和平台运营。

跨境协同攻击的趋势也在本月进一步加剧。随着网络的全球化发展，攻击者利用不同地区网络环境和监管政策的差异，组织分布在多个国家和地区的僵尸网络 实施协同攻击。这种攻击模式使得攻击源的追踪和定位变得极为困难，极大地增加了防御的复杂性。例如，某跨国企业在遭受跨境 DDoS 攻击时，攻击流量来自数十个不同国家的 IP 地址，这些地址背后的僵尸网络通过复杂的指令控制机制协同工作，传统的基于单一地区或 IP 段的防御策略难以应对。

面对严峻的网络安全形势，傲盾凭借先进的技术架构和丰富的实战经验，构建了一套集检测、防御、响应于一体的智能网络安全防护体系。 在 2025 年 1 月，傲盾成功抵御了多次峰值流量超过 1Tbps 的超大规模 DDoS 攻击，确保了众多企业和机构的网络服务稳定运行，业务连续性得到有效保障。

本报告将基于详实的数据和典型案例，深入分析 2025 年 1 月 DDoS 攻击的特征，包括攻击类型、攻击源分布、区域特性等方面，并详细阐述傲盾所 采取的防御策略及其实施效果，为网络安全从业者提供专业的参考依据，助力提升行业整体的网络安全防御水平。

进一步对上述区域攻击数据进行深入分析，归纳整理出以下结论：

①总体攻击趋势：

2025年1月，DDoS攻击活动依旧频繁，同比去年12月有所降低，各区域均遭受大规模攻击，攻击总次数、峰值流量、平均攻击时长均有显著增加。其中， 华北区域的攻击次数达到758041次，占比最高，显示出该区域成为攻击重灾区；而华中区域的单次攻击最大流量达1.20Tbps，攻击强度显著。

②攻击类型分析：

从攻击类型占比来看，常见的DDoS攻击类型如UDP Flood、SYN Flood 和 OTHER 占据主导地位。这些攻击类型利用协议漏洞或资源耗尽的原理， 对目标网络和服务器造成极大的压力。

③攻击源分布：

本月TOP攻击源显示，攻击IP地址分布范围广泛，既包含国内IP地址（如浙江省杭州市、湖北省武汉市），也包括多个境外IP来源（如美国、日本和巴西）。 其中，归属地显示为日本的IP地址（101.128.168.161）高频出现，攻击次数达到2,355,113次，显示出特定区域内存在高密度攻击源节点。此外，国外IP来源的高频出现也说明 了全球化的攻击趋势与多点协同攻击的复杂性。

④区域特性：

■ 华东区域：尽管攻击总次数少于华北和华中区域，但最大攻击流量记录为965.26G，表明该区域遭受了针对性的高强度流量攻击。
■ 华中区域：总攻击次数达到323060次，攻击频率和时长显示出较强的持续性，峰值流量达1.20T，威胁严重。
■ 北美区域：攻击频率相对较低，但平均单次攻击时长达到62秒，攻击形式更加精准。

傲盾异常流量清洗系统在应对复杂的网络威胁环境中展现出了卓越的表现与显著成就。

实时流量清洗与智能过滤：

傲盾构建的实时流量清洗与智能过滤体系，深度整合了前沿的人工智能技术与大数据分析算法，打造出一套高度自动化、精准化的 DDoS 攻击防御架构。

该体系首先运用深度学习算法对网络流量进行建模分析。通过对海量正常流量样本的学习，构建起精细的流量行为模型，从而能够精准区分正常业务流量与恶意攻击 流量的行为模式差异。在实际监测过程中，利用高速的网络探针实时采集网络流量数据，每秒可处理数百万个数据包。一旦发现流量行为偏离正常模型，系统会立即启动智能分析程序， 借助多种检测技术，如基于熵值的异常检测、关联规则挖掘等，进一步判断流量的恶意性。

分片攻击防护：

傲盾在应对分片攻击方面具备强大的技术实力和丰富的实战经验。针对分片攻击利用 IP 协议分片机制进行攻击的特点，傲盾研发了一套先进的分片重组与检测系统。

该系统首先优化了 IP 分片重组算法，提高了重组效率和准确性。通过对分片数据包的快速重组，能够还原出完整的数据包内容，以便进行后续的深度检测。 同时，系统采用了基于状态的分片行为监测技术，对数据包的分片过程进行全程跟踪。一旦发现异常的分片行为，如分片数量过多、分片偏移量异常等，立即采取相应的防御措施。

在本月的实际防御过程中，傲盾成功抵御了多起复杂的分片攻击，包括多次峰值流量超过1Tbps 的超大规模攻击。通过对攻击数据的分析发现， 傲盾的防御系统在应对分片攻击时，平均响应时间小于50毫秒，有效拦截率高达 100%。同时，针对TOP 攻击源的封禁策略取得了显著成效，封禁浙江省杭州市部分攻击源IP后， 该地区发起的攻击流量减少了约 20%，极大地降低了攻击对企业业务的影响。得益于傲盾的高效防御体系，企业用户的业务可用性得到了有效保障，服务响应时间平均缩短了30%， 客户访问成功率提升至98% 以上，进一步巩固了用户对傲盾防御能力的信心。