1、 我国 DDoS 攻击资源分析报告 (2020 年第 3 季度) 国家计算机网络应急技术处理协调中心 2020 年 11 月 CNCERT 我国 DDoS 攻击资源分析报告（2020 年第 3 季度） 2/ 20 目 录 一、引言. 3 （一）攻击资源定义. 3 （二）本季度重点关注情况. 4 二、DDoS 攻击资源分析. 5 （一）控制端资源分析. 5 （二）肉鸡资源分析. 7 （三）反射攻击资源分析. 10 （1）Memcached 反射服务器资源 . 10 （2）NTP 反射服务器资源 . 12 （3）SSDP 反射服务器资源 . 14 （四）转发伪造流量的路由器分析. 17 （1）跨域

2、伪造流量来源路由器 . 17 （2）本地伪造流量来源路由器 . 19 CNCERT CNCERT 我国 DDoS 攻击资源分析报告（2020 年第 3 季度） 3/ 20 一、引言 （一）攻击资源定义 本报告为 2020 年第 3 季度的 DDoS 攻击资源分析报告。围绕互联网环境威胁治理问题，基于 CNCERT 监测的 DDoS攻击事件数据进行抽样分析，重点对“DDoS 攻击是从哪些网络资源上发起的” 这个问题进行分析。 主要分析的攻击资源包括： 1、 控制端资源， 指用来控制大量的僵尸主机节点向攻击目标发起 DDoS 攻击的僵尸网络控制端。 2、 肉鸡资源，指被控制端利用，向攻击目标发起

3、DDoS攻击的僵尸主机节点。 3、 反射服务器资源， 指能够被黑客利用发起反射攻击的服务器、主机等设施，它们提供的某些网络服务（如 DNS 服务器，NTP 服务器等），不需要进行认证并且具有放大效果，又在互联网上大量部署， 从而成为被利用发起 DDoS 反射攻击的网络资源。 4、 跨域伪造流量来源路由器， 是指转发了大量任意伪造IP 攻击流量的路由器。由于我国要求运营商在接入网上进行源地址验证， 因此跨域伪造流量的存在， 说明该路由器或其下路由器的源地址验证配置可能存在缺陷， 且该路由器下的网络中存在发动 DDoS 攻击的设备。 CNCERT 我国 DDoS 攻击资源分析报告（2020 年第

4、3 季度） 4/ 20 5、 本地伪造流量来源路由器， 是指转发了大量伪造本区域 IP 攻击流量的路由器。说明该路由器下的网络中存在发动DDoS 攻击的设备。 在本报告中， 一次 DDoS 攻击事件是指在经验攻击周期内，不同的攻击资源针对固定目标的单个 DDoS 攻击， 攻击周期时长不超过 24 小时。如果相同的攻击目标被相同的攻击资源所攻击， 但间隔为 24 小时或更多， 则该事件被认为是两次攻击。此外，DDoS 攻击资源及攻击目标地址均指其 IP 地址，它们的地理位置由它的 IP 地址定位得到。 （二）本季度重点关注情况 1、本季度利用肉鸡发起攻击的活跃控制端中，境外控制端按国家和地区统计

5、，最多位于美国、德国和荷兰；境内控制端按省份统计，最多位于上海市、江苏省和北京市，按归属运营商统计，使用 BGP 多线的控制端数量最多。 2、本季度参与攻击的活跃境内肉鸡中，按省份统计最多位于江苏省、安徽省和广东省；按归属运营商统计，电信占比最大。 3、 本季度被利用参与 Memcached 反射攻击的活跃境内反射服务器中， 按省份统计排名前三名的省份是广东省、 河北省、和四川省；数量最多的归属运营商是电信。被利用参与 NTP反射攻击的活跃境内反射服务器中， 按省份统计排名前三名的CNCERT 我国 DDoS 攻击资源分析报告（2020 年第 3 季度） 5/ 20 省份是河北省、 河南省和山

6、东省； 数量最多的归属运营商是联通。被利用参与 SSDP 反射攻击的活跃境内反射服务器中，按省份统计排名前三名的省份是浙江省、 辽宁省和广东省； 数量最多的归属运营商是联通。 4、本季度转发伪造跨域攻击流量的路由器中，位于浙江省、 上海市和江苏省的路由器数量最多。 本季度转发伪造本地攻击流量的路由器中， 位于江苏省、 湖南省和江西省的路由器数量最多。 二、DDoS 攻击资源分析 （一）控制端资源分析 2020 年第 3 季度 CNCERT/CC 监测发现，利用肉鸡发起DDoS 攻击的活跃控制端有 1194 个，其中境外控制端占比 96.3%、云平台控制端占比 75.5%，如图 1 所示，与 2

7、020 年第 2季度相比境外控制端占比略有下降。 图 1 2020 年第 3 季度发起 DDoS 攻击的控制端数量境内外分布和云平台占比 云 75.5% 其他 24.5% 控制端云平台占比控制端云平台占比 境内 3.7% 境外 96.3% 控制端境内外分布控制端境内外分布 CNCERT 我国 DDoS 攻击资源分析报告（2020 年第 3 季度） 6/ 20 位于境外的控制端按国家或地区统计， 排名前三位的分别为美国（35.3%）、德国（15.7%）和荷兰（14.3%），其中如图 2 所示。 图 2 2020 年第 3 季度发起 DDoS 攻击的境外控制端数量按国家或地区分布 位于境内的控制端

8、按省份统计， 排名前三位的分别为上海市（20.5%）、江苏省（13.6%）和北京市（11.4%）；按运营商统计，BGP 多线占 61.4%，电信占 25.0%，联通占 11.4%，移动占 2.3%，如图 3 所示。 图 3 2020 年第 3 季度发起 DDoS 攻击的境内控制端数量按省份和运营商分布 发起攻击最多的境内控制端地址前二十名及归属如表 1美国 35.3% 德国 15.7% 荷兰 14.3% 中国香港 5.5% 俄罗斯 5.5% 匈牙利 4.3% 巴西 2.6% 法国 2.3% 英国 2.2% 其他 12.3% 控制端境外分布控制端境外分布 电信 25.0% 联通 11.4% 移动

9、 2.3% BGP多线 61.4% 控制端境内运营商分布控制端境内运营商分布 上海 20.5% 江苏 13.6% 北京 11.4% 河南 9.1% 广东 9.1% 吉林 9.1% 辽宁 4.5% 其他 22.7% 控制端境内分布控制端境内分布 CNCERT 我国 DDoS 攻击资源分析报告（2020 年第 3 季度） 7/ 20 所示，位于上海市的地址最多。 表 1 2020 年第 3 季度发起攻击的境内控制端 TOP20 控制端地址控制端地址 归属省份归属省份 归属运营商或云服务商归属运营商或云服务商 116.X.X.29 湖北 电信 47.X.X.231 广东 阿里云 39.X.X.232

10、 北京 阿里云 61.X.X.190 江苏 电信 116.X.X.215 河南 BGP 多线 119.X.X.154 上海 BGP 多线 122.X.X.98 上海 BGP 多线 119.X.X.92 上海 BGP 多线 122.X.X.232 上海 BGP 多线 47.X.X.240 山东 阿里云 122.X.X.123 河南 BGP 多线 122.X.X.62 上海 BGP 多线 113.X.X.44 吉林 联通 49.X.X.243 上海 BGP 多线 221.X.X.134 吉林 联通 39.X.X.117 广东 阿里云 47.X.X.145 浙江 阿里云 113.X.X.132 吉林

11、 联通 61.X.X.59 江苏 电信 39.X.X.19 北京 阿里云 （二）肉鸡资源分析 2020 年第 3 季度 CNCERT/CC 监测发现，参与真实地址攻击（包含真实地址攻击与反射攻击等其他攻击的混合攻击）的肉鸡 799824 个，其中境内肉鸡占比 92.3%、云平台肉鸡占比 2.9%，如图 4 所示。 CNCERT 我国 DDoS 攻击资源分析报告（2020 年第 3 季度） 8/ 20 图 4 2020 年第 3 季度参与 DDoS 攻击的肉鸡数量境内外分布和云平台占比 位于境外的肉鸡按国家或地区统计， 排名前三位的分别为越南（18.6%）、美国（10.0%）和印度（7.6%），

12、其中如图 5所示。 图 5 2020 年第 3 季度参与 DDoS 攻击的境外肉鸡数量按国家或地区分布 位于境内的肉鸡按省份统计， 排名前三位的分别为江苏省（10.8%）、安徽省（9.4%）和广东省（8.7%）；按运营商统计，电信占 60.6%，联通占 27.0%，移动占 11.3%，如图 6 所示。 越南 18.6% 美国 10.0% 印度 7.6% 中国台湾 6.8% 巴西 5.4% 中国香港 4.2% 法国 3.1% 俄罗斯 3.0% 马来西亚 2.9% 其他 38.3% 肉鸡境外分布肉鸡境外分布 云 2.9% 其他 97.1% 肉鸡云平台占比肉鸡云平台占比 境内 92.3% 境外 7.

13、7% 肉鸡境内外分布肉鸡境内外分布 CNCERT 我国 DDoS 攻击资源分析报告（2020 年第 3 季度） 9/ 20 图 6 2020 年第 3 季度参与 DDoS 攻击的境内肉鸡数量按省份和运营商分布 参与攻击最多的境内肉鸡地址前二十名及归属如表 2 所示，位于北京市的地址最多。 表 2 2020 年第 3 季度参与攻击最多的境内肉鸡地址 TOP20 肉鸡地址肉鸡地址 归属省份归属省份 归属运营商归属运营商或或云服务商云服务商 123.X.X.121 北京 BGP 多线 111.X.X.145 北京 联通 124.X.X.117 北京 BGP 多线 111.X.X.201 北京 联通

14、111.X.X.233 北京 联通 111.X.X.227 北京 联通 39.X.X.75 广东 阿里云 111.X.X.195 北京 联通 36.X.X.5 北京 电信 39.X.X.100 北京 阿里云 139.X.X.173 四川 BGP 多线 36.X.X.66 北京 电信 36.X.X.69 北京 电信 119.X.X.153 上海 BGP 多线 60.X.X.86 黑龙江 联通 61.X.X.245 河北 联通 210.X.X.11 北京 联通 36.X.X.3 北京 电信 101.X.X.238 河北 联通 182.X.X.213 广东 电信 电信 60.6% 联通 27.0%

15、移动 11.3% 其他 1.1% 肉鸡境内运营商分布肉鸡境内运营商分布 江苏 10.8% 安徽 9.4% 广东 8.7% 山东 7.5% 浙江 7.5% 河南 5.1% 河北 5.0% 四川 4.5% 江西 4.2% 其他 37.2% 肉鸡境内分布肉鸡境内分布 CNCERT 我国 DDoS 攻击资源分析报告（2020 年第 3 季度） 10/ 20 （三）反射攻击资源分析 2020 年第 3 季度 CNCERT/CC 监测发现，参与反射攻击的三类重点反射服务器 6059573 台， 其中境内反射服务器占比57.6%，Memcached 反射服务器占比 1.5%，NTP 反射服务器占比 63.9

16、%，SSDP 反射服务器占比 34.7%。 （1）Memcached 反射服务器资源 Memcached反射攻击利用了在互联网上暴露的大批量Memcached 服务器（一种分布式缓存系统）存在的认证和设计缺陷，攻击者通过向 Memcached 服务器 IP 地址的默认端口 11211 发送伪造受害者 IP 地址的特定指令 UDP 数据包， 使 Memcached 服务器向受害者 IP 地址返回比请求数据包大数倍的数据，从而进行反射攻击。 2020 年第 3 季度 CNCERT/CC 监测发现，参与反射攻击的 Memcached 反射服务器 88517 个，其中境内反射服务器占比 96.9%、云

17、平台反射服务器占比 2.7%，如图 7 所示。 云 2.7% 其他 97.3% 反射服务器云平台占比反射服务器云平台占比 境内 96.9% 境外 3.1% 反射服务器境内外分布反射服务器境内外分布 CNCERT 我国 DDoS 攻击资源分析报告（2020 年第 3 季度） 11/ 20 图 7 2020 年第 3 季度 Memcached 反射服务器数量境内外分布和云平台占比 位于境外的反射服务器按国家或地区统计， 排名前三位的分别为美国（25.2%）、德国（8.2%）和越南（6.6%），其中如图 8 所示。 图 8 2020 年第 3 季度境外 Memcached 反射服务器数量按国家或地区

18、分布 位于境内的反射服务器按省份统计， 排名前三位的分别为广东省（18.5%）、河北省（6.1%）和四川省（5.3%）；按运营商统计，电信占 81.1%，移动占 9.6%，联通占 8.3%，如图9 所示。 图 9 2020 年第 3 季度境内 Memcached 反射服务器数量按省份和运营商分布 美国 25.2% 德国 8.2% 越南 6.6% 法国 5.1% 俄罗斯 4.7% 中国香港 3.8% 日本 3.8% 巴西 3.2% 荷兰 3.2% 其他 36.2% 反射服务器反射服务器境外分布境外分布 电信 81.1% 移动 9.6% 联通 8.3% 其他 1.0% 反射服务器反射服务器境内运营

19、商分布境内运营商分布 广东 18.5% 河北 6.1% 四川 5.3% 广西 5.3% 湖南 5.1% 山东 4.9% 陕西 4.2% 浙江 3.6% 山西 3.3% 其他 43.6% 反射服务器反射服务器境内分布境内分布 CNCERT 我国 DDoS 攻击资源分析报告（2020 年第 3 季度） 12/ 20 被利用参与 Memcached 反射攻击最多的境内反射服务器地址前二十名及归属如表 3 所示，位于北京市的地址最多。 表 3 2020 年第 3 季度被利用参与 Memcached 反射攻击最多的反射服务器地址 Top20 反射服务器地址反射服务器地址 归属省份归属省份 归属运营商或云

20、服务商归属运营商或云服务商 113.X.X.29 黑龙江 联通 114.X.X.107 上海 京东云 61.X.X.62 北京 联通 121.X.X.221 广东 BGP 多线 117.X.X.56 甘肃 移动 117.X.X.4 广东 BGP 多线 106.X.X.142 北京 电信 183.X.X.143 山西 移动 58.X.X.30 广东 联通 180.X.X.253 北京 电信 116.X.X.169 浙江 阿里云 139.X.X.209 上海 阿里云 112.X.X.182 浙江 阿里云 124.X.X.76 海南 电信 113.X.X.112 广东 电信 39.X.X.227 北

21、京 阿里云 115.X.X.89 江西 电信 117.X.X.220 北京 BGP 多线 121.X.X.171 浙江 阿里云 106.X.X.98 北京 电信 （2）NTP 反射服务器资源 NTP 反射攻击利用了 NTP（一种通过互联网服务于计算机时钟同步的协议） 服务器存在的协议脆弱性， 攻击者通过向NTP 服务器 IP地址的默认端口 123 发送伪造受害者 IP 地址的Monlist 指令数据包，使 NTP 服务器向受害者 IP 地址反射返回比原始数据包大数倍的数据，从而进行反射攻击。 2020 年第 3 季度 CNCERT/CC 监测发现，参与反射攻击的 NTP 反射服务器 38699

22、80 个， 其中境内反射服务器占比 40.CNCERT 我国 DDoS 攻击资源分析报告（2020 年第 3 季度） 13/ 20 8%、云平台反射服务器占比 1.1%，如图 10 所示。 图 10 2020 年第 3 季度 NTP 反射服务器数量境内外分布和云平台占比 位于境外的反射服务器按国家或地区统计， 排名前三位的分别为越南（39.1%）、印度（10.9%）和巴西（10.4%），其中如图 11 所示。 图 11 2020 年第 3 季度境外 NTP 反射服务器数量按国家或地区分布 位于境内的反射服务器按省份统计， 排名前三位的分别为河北省（14.4%）、河南省（13.5%）和山东省（1

23、2.7%）；按运营商统计，联通占 76.9%，电信占 20.7%，移动占 1.7%，如图 12 所示。 越南 39.1% 印度 10.9% 巴西 10.4% 巴基斯坦 5.5% 韩国 3.9% 乌克兰 3.9% 俄罗斯 3.0% 委内瑞拉 2.8% 美国 2.0% 其他 18.4% 反射服务器反射服务器境外分布境外分布 云 1.1% 其他 98.9% 反射服务器云平台占比反射服务器云平台占比 境内 40.8% 境外 59.2% 反射服务器境内外分布反射服务器境内外分布 CNCERT 我国 DDoS 攻击资源分析报告（2020 年第 3 季度） 14/ 20 图 12 2020 年第 3 季度境

24、内 NTP 反射服务器数量按省份和运营商分布 被利用参与 NTP 反射攻击最多的境内反射服务器地址前二十名及归属如表 4 所示，位于山西省的地址最多。 表 4 2020 年第 3 季度被利用参与 NTP 反射攻击最多的反射服务器地址 Top20 反射服务器地址反射服务器地址 归属省份归属省份 归属运营商归属运营商 119.X.X.50 宁夏 电信 221.X.X.201 山西 联通 221.X.X.196 山西 联通 221.X.X.70 山西 联通 221.X.X.52 山西 联通 221.X.X.209 山西 联通 221.X.X.227 山西 联通 221.X.X.207 山西 联通 2

25、21.X.X.197 山西 联通 221.X.X.52 山西 联通 221.X.X.61 山西 联通 221.X.X.96 山西 联通 221.X.X.56 山西 联通 221.X.X.93 山西 联通 221.X.X.61 山西 联通 221.X.X.83 山西 联通 221.X.X.76 山西 联通 221.X.X.73 山西 联通 221.X.X.58 山西 联通 221.X.X.57 山西 联通 （3）SSDP 反射服务器资源 联通 76.9% 电信 20.7% 移动 1.7% 其他 0.6% 反射服务器反射服务器境内运营商分布境内运营商分布 河北 14.4% 河南 13.5% 山东

26、12.7% 辽宁 11.7% 山西 7.6% 湖北 5.4% 浙江 5.2% 吉林 4.4% 广东 4.2% 其他 20.8% 反射服务器反射服务器境内分布境内分布 CNCERT 我国 DDoS 攻击资源分析报告（2020 年第 3 季度） 15/ 20 SSDP 反射攻击利用了 SSDP（一种应用层协议，是构成通用即插即用(UPnP)技术的核心协议之一） 服务器存在的协议脆弱性，攻击者通过向 SSDP 服务器 IP 地址的默认端口 1900发送伪造受害者 IP 地址的查询请求，使 SSDP 服务器向受害者 IP 地址反射返回比原始数据包大数倍的应答数据包，从而进行反射攻击。 2020 年第

27、3 季度 CNCERT/CC 监测发现，参与反射攻击的 SSDP 反射服务器 2101076 个，其中境内反射服务器占比 86.9%、云平台反射服务器占比 0.1%，如图 13 所示。 图 13 2020 年第 3 季度 SSDP 反射服务器数量境内外分布和云平台占比 位于境外的反射服务器按国家或地区统计， 排名前三位的分别为俄罗斯（13.3%）、韩国（9.6%）和日本（7.9%），其中如图 14 所示。 云 0.1% 其他 99.9% 反射服务器云平台占比反射服务器云平台占比 境内 86.9% 境外 13.1% 反射服务器境内外分布反射服务器境内外分布 CNCERT 我国 DDoS 攻击资源

28、分析报告（2020 年第 3 季度） 16/ 20 图 14 2020 年第 3 季度境外 SSDP 反射服务器数量按国家或地区分布 位于境内的反射服务器按省份统计， 排名前三位的分别为浙江省（17.1%）、辽宁省（16.6%）和广东省（11.8%）；按运营商统计，联通占 51.0%，电信占 47.9%，移动占 0.4%，如图 15 所示。 图 15 2020 年第 3 季度境内 SSDP 反射服务器数量按省份和运营商分布 被利用参与 SSDP 反射攻击最多的境内反射服务器地址前二十名及归属如表 5 所示，位于陕西省的地址最多。 表 5 2020 年第 3 季度被利用参与 SSDP 反射攻击最

29、多的反射服务器地址 Top20 反射服务器地址反射服务器地址 归属省份归属省份 归属运营商归属运营商 俄罗斯 13.3% 韩国 9.6% 日本 7.9% 美国 7.8% 加拿大 7.1% 意大利 6.3% 巴西 5.9% 中国台湾 5.1% 希腊 3.4% 其他 33.6% 反射服务器反射服务器境外分布境外分布 联通 51.0% 电信 47.9% 移动 0.4% 其他 0.7% 反射服务器反射服务器境内运营商分布境内运营商分布 浙江 17.1% 辽宁 16.6% 广东 11.8% 吉林 8.1% 黑龙江 6.5% 广西 5.1% 四川 4.4% 江苏 4.3% 山西 4.3% 其他 21.8%

30、 反射服务器反射服务器境内分布境内分布 CNCERT 我国 DDoS 攻击资源分析报告（2020 年第 3 季度） 17/ 20 59.X.X.242 山西 电信 60.X.X.203 山西 联通 219.X.X.146 山西 电信 60.X.X.115 山西 联通 118.X.X.118 甘肃 电信 203.X.X.62 辽宁 电信 110.X.X.18 青海 电信 61.X.X.38 陕西 电信 122.X.X.10 浙江 电信 58.X.X.110 上海 联通 27.X.X.62 上海 联通 223.X.X.133 山西 电信 222.X.X.254 内蒙古 电信 61.X.X.14 陕

31、西 电信 219.X.X.42 陕西 电信 222.X.X.245 上海 电信 1.X.X.130 内蒙古 电信 60.X.X.181 山西 联通 219.X.X.60 陕西 电信 61.X.X.175 陕西 电信 （四）转发伪造流量的路由器分析 （1）跨域伪造流量来源路由器 2020 年第 3 季度 CNCERT/CC 监测发现，转发跨域伪造流量的路由器 57 个；按省份统计，排名前三位的分别为浙江省（19.6%）、上海市（19.6%）和江苏省（15.7%）；按运营商统计，电信占 84.2%，移动占 8.8%，联通占 7.0%，如图 16所示。 CNCERT 我国 DDoS 攻击资源分析报告

32、（2020 年第 3 季度） 18/ 20 图 16 跨域伪造流量来源路由器数量按省份和运营商分布 根据参与攻击事件的数量统计， 参与攻击事件最多的跨域伪造流量来源路由器地址前二十名及归属如表 6 所示， 位于浙江省的地址最多。 表 6 2020 年第 3 季度参与攻击最多的跨域伪造流量来源路由器 TOP20 跨域伪造流量来源路由器跨域伪造流量来源路由器 归属省份归属省份 归属运营商归属运营商 202.X.X.60 北京 电信 202.X.X.61 北京 电信 61.X.X.1 浙江 电信 61.X.X.1 浙江 电信 61.X.X.8 浙江 电信 61.X.X.4 浙江 电信 202.X.X

33、.160 浙江 电信 211.X.X.156 上海 移动 202.X.X.161 浙江 电信 218.X.X.249 内蒙古 联通 211.X.X.155 上海 移动 202.X.X.222 四川 电信 202.X.X.223 四川 电信 202.X.X.16 上海 电信 219.X.X.70 北京 电信 202.X.X.136 浙江 电信 202.X.X.137 浙江 电信 218.X.X.242 黑龙江 联通 202.X.X.17 上海 电信 202.X.X.118 天津 电信 电信 84.2% 移动 8.8% 联通 7.0% 跨域伪造流量来源路由器跨域伪造流量来源路由器运营运营商分布商分

34、布 浙江 19.6% 上海 19.6% 江苏 15.7% 四川 11.8% 甘肃 7.8% 广东 7.8% 北京 7.8% 河北 5.9% 黑龙江 3.9% 跨域伪造流量来源路由器跨域伪造流量来源路由器分布分布 CNCERT 我国 DDoS 攻击资源分析报告（2020 年第 3 季度） 19/ 20 （2）本地伪造流量来源路由器 2020 年第 3 季度 CNCERT/CC 监测发现，转发本地伪造流量的路由器 505 个； 按省份统计， 排名前三位的分别为江苏省（16.2%）、湖南省（6.7%）和江西省（6.3%）；按运营商统计，电信占 53.7%，移动占 30.7%，联通占 15.6%，如图

35、 17所示。 图 17 2020 年第 3 季度本地伪造流量来源路由器数量按省份和运营商分布 根据参与攻击事件的数量统计， 参与攻击事件最多的本地伪造流量来源路由器地址前二十名及归属如表 7 所示， 位于江苏省的地址最多。 表 7 2020 年第 3 季度参与攻击最多的本地伪造流量来源路由器 TOP20 本地伪造流量来源路由器本地伪造流量来源路由器 归属省份归属省份 归属运营商归属运营商 222.X.X.127 江苏 电信 222.X.X.128 江苏 电信 61.X.X.1 江苏 电信 61.X.X.2 江苏 电信 61.X.X.252 江苏 电信 61.X.X.255 江苏 电信 202.

36、X.X.21 上海 电信 202.X.X.191 江苏 电信 电信 53.7% 移动 30.7% 联通 15.6% 本地伪造流量来源路由器本地伪造流量来源路由器运营运营商分布商分布 江苏 16.2% 湖南 6.7% 江西 6.3% 广东 6.1% 北京 5.9% 浙江 5.5% 福建 5.1% 上海 4.0% 安徽 3.8% 其他 40.2% 本地本地伪造流量来源路由器伪造流量来源路由器分布分布 CNCERT 我国 DDoS 攻击资源分析报告（2020 年第 3 季度） 20/ 20 202.X.X.17 上海 电信 219.X.X.70 北京 电信 220.X.X.127 浙江 电信 220.X.X.126 浙江 电信 123.X.X.1 内蒙古 电信 61.X.X.71 江苏 电信 61.X.X.70 江苏 电信 202.X.X.23 上海 电信 202.X.X.241 江苏 电信 61.X.X.254 江苏 电信 222.X.X.1 江苏 电信 220.X.X.253 北京 电信