DDoSKING是一个基于Docker的最先进DDoS攻击自动化仿真工具，专为研究和测试各种DDoS攻击技术而设计。该项目由两个核心部分组成——DDoS攻击插件和网络模拟组件，基于Seed-emulator构建模拟网络环境并提供可视化界面。攻击插件使用Go语言开发并部署在Docker容器中。
这个全面的模拟环境涵盖了当前主流的DDoS攻击方法和僵尸网络攻击，并包括针对DeepSeek等AI服务的攻击模拟。整个模拟环境可以在单个主机上复现完整的互联网和DDoS攻击场景，是安全研究人员和专业人士可用的一体化DDoS测试平台。
您可以单独将攻击插件提取出来用于实际环境的攻击测试，但请确保在安全合法的环境中进行。
⚠️ 注意：部署DeepSeek 1.5B至少需要8GB内存。
DDoSKING作为首选的DDoS模拟工具脱颖而出，具有以下关键优势：
- 🌟 一体化解决方案：在单一环境中完成攻击基础设施模拟
- 🔄 全面的攻击覆盖：覆盖主要DDoS攻击类型，同时包括DNSBomb等新型脉冲攻击
- 🧠 热点事件攻击模拟：包含Deepseek等AI模型受攻击的仿真场景
- 🖼️ 可视化网络拓扑：交互式可视化，更好地理解攻击路径
- 🔬 研究级测试：适用于学术研究和安全测试
- 🛠️ 高度可定制：易于调整参数以适应自定义攻击场景
- 🌐 完全可定制的网络拓扑：构建您自己的定制僵尸网络基础设施，以匹配特定研究场景
DDoSKING在网络设计方面提供无与伦比的灵活性，使研究人员能够：
- 创建自定义僵尸网络拓扑：您可以通过修改ddosking.py来创建更大规模的僵尸网络和自定义网络拓扑
- 僵尸主机控制：精细调整僵尸主机的线程数、带宽等参数
- 集成自定义攻击脚本：通过Go语言实现添加您自己的攻击方法
- 混合攻击类型：组合不同的攻击向量，创建复杂的多向量攻击场景，模拟实际环境中的热点攻击
支持DDoSKING的SeedEmu框架使您能够模拟几乎任何网络配置，让您完全自由地构建研究或测试所需的精确僵尸网络基础设施。
DDoSKING经过严格测试，提供：
- 模拟包含数百个节点的网络环境
- 同时支持多种攻击向量
- 实时监控攻击效果
- 高度逼真的网络行为建模
- 容器化部署，便于扩展和迁移
| 功能 | DDoSKING | 传统DDoS工具 | 网络模拟器 |
|---|---|---|---|
| 完整DDoS基础设施 | ✅ | ❌ | ❌ |
| AI服务攻击模拟 | ✅ | ❌ | ❌ |
| 脉冲攻击支持 | ✅ | ❌ | ❌ |
| 可视化拓扑 | ✅ | ❌ | ✅ |
| 单主机部署 | ✅ | ✅ | ❌ |
| 教育价值 | ✅ | ✅ | |
| 研究应用 | ✅ | ✅ |
要完整运行模拟环境，建议内存超过24GB。
我们搭建了一个示例环境，用于提供演示。此环境模拟完整的DDoS攻击基础设施，由以下独立构建的组件组成：
| 组件 | 数量 | 描述 |
|---|---|---|
| 🎮 C2服务器 | 1 | 负责向僵尸机器发送攻击命令 |
| 🔄 反射放大服务器 | 5 | 用于第4层DDoS反射放大攻击 |
| 🤖 僵尸机器 | 2 | 执行各种攻击 |
| 🔍 Unbound DNS解析器 | 1 | 专为脉冲攻击配置 |
| 🌐 DNS权威服务器 | 1 | 用于积累和放大脉冲攻击请求 |
| 🧠 DeepSeek 1.5B服务器 | 1 | 模拟针对AI服务的HTTP攻击 |
| 🎯 Victim服务器 | 1 | 模拟受攻击的目标服务器 |
ℹ️ 注意：此模拟环境专注于DDoS模拟，不模拟僵尸网络传播或通信机制（如暴力破解弱密码、DGA搜索C2等）。这些功能可能在未来版本中添加。
其他节点由SeedEmu自动生成。更多详情，请参考SeedEmu官方文档。
DDoSKING涵盖各种类型的DDoS攻击，主要分为以下几类：
用大量流量填满网络带宽的攻击，包括：
- 直接攻击：UDP洪水
- 反射放大攻击：DNS、NTP、CLDAP、SSDP等协议的放大攻击
耗尽服务器计算资源的攻击，包括：
- HTTP洪水：GET、POST相关方法，Slowloris等慢速攻击
- 针对DeepSeek的复杂提示攻击：消耗AI服务计算资源
- SYN洪水：耗尽目标的半开连接队列
脉冲攻击旨在短时间内发送高带宽数据包，导致目标队列填满，产生超时并触发TCP拥塞控制，使目标TCP服务降级。这类攻击数据总量相对较低，但因集中爆发而极具破坏力：
-
DNSBomb：基于IEEE S&P 24的研究工作，参考链接：DNSBomb: A New Practical-and-Powerful Pulsing DoS Attack Exploiting DNS Queries-and-Responses | IEEE Conference Publication | IEEE Xplore
-
DNSBoomerang：基于DNSBomb的改进攻击，通过显著增加累积数据量提升攻击效果。累积的数据包数量随DNS反射器数量增加而增加。在公共实验中，攻击者以530kbps的速率累积请求，源IP来自500个不同的反射服务器。17秒后（累积13,700个请求），反射带宽达到108Mbps，持续时间约1秒，实现204倍放大效果。
建议在Linux上部署环境。您可以使用tc对Docker网络进行限速，从而实现更精准的流量模拟。
- 安装Docker：参考官方文档
- 注意：中国大陆用户可能需要配置Docker镜像源，因为默认的DockerHub可能访问受限。
# 在项目根目录运行
pip3 install -r requirements.txt# 根目录运行
python3 ddosking.py
# 构建并启动Docker容器
cd output
docker-compose build && docker-compose up -d # 首次构建大约需要半小时
# 关闭模拟环境
docker-compose down为确保伪造数据包发送的正常运行，您需要清除Docker构建的NAT规则：
iptables -t nat -F💡 提示：NAT规则可以通过重启Docker恢复
在浏览器中访问以下URL查看网络拓扑图：
http://127.0.0.1:8080/map.html
cd /root/c2
go run main.go # 启动C2服务器开始监听# 自动配置，无需手动操作
cd /root/bot
go run . # 启动服务并连接到C2服务器您可以在bot/attacker/attack/config.go中配置僵尸主机，包括发包限速，线程数等参数。
cd /root/reflector
go run main.go # 启动服务
# 输入1开始监听# 用于脉冲攻击
service unbound start # 启动服务# 预安装tmux，可以先进入tmux然后输入命令启动
tmux
OLLAMA_HOST=0.0.0.0 ollama serve
# 启动后，ctrl b+d 退出，在另一个终端输入以下命令启动终端会话
ollama run deepseek-r1:1.5b您可以在bot/attacker/attack/config.go中修改数据包发送速率和其他攻击参数。
- 反射放大攻击流量限制：反射放大器接收数据包后，会调用函数构造数据包然后转发。由于CPU性能限制，反射放大攻击的流量比UDP直接攻击小很多（攻击停止后，反射器仍会处理积压的数据包，延长攻击持续时间）。您可以相应调整攻击速率。
- 网络问题处理：使用过程中如果出现网络问题，请尝试重启Docker并清除iptables规则。
- 安全使用原则：请在安全受控环境中使用此工具，仅用于学习和研究目的。
我们正在不断改进DDoSKING，计划添加：
- 更多AI服务攻击模拟场景
- 僵尸网络传播机制模拟
- 扩展攻击向量库
- 增强的可视化分析功能
- 与主流安全工具的集成
- 性能优化和资源占用降低
本项目根据GNU通用公共许可证v3.0（GNU GPL v3）发布。详细条款，请参阅项目根目录中的LICENSE文件。
本项目仅用于安全研究和教育目的。请勿将其用于任何非法活动。用户必须对不当使用产生的任何后果承担全部法律责任。