L7-DDoS: Erkennung, Rate Limiting und Incident-Playbook

Ein L7-DDoS ist für viele Teams der unangenehmste Angriffsfall, weil er nicht „wie ein DDoS aussieht“. Statt gigantischer Bandbreite sehen Sie scheinbar legitimen HTTP(S)-Traffic, der gezielt teure Endpunkte ausnutzt, Caches umgeht, Sessions erzwingt oder Abhängigkeiten in der Service-Kette triggert. Genau deshalb ist L7-DDoS im Betrieb so gefährlich: Die Symptome ähneln normalen Performance-Problemen (hohe Latenz, 5xx, Timeouts), und falsche Gegenmaßnahmen können den Schaden erhöhen (z. B. zu harte Limits, die echte Nutzer aussperren). In der Praxis entscheidet die Geschwindigkeit der Erkennung und die Qualität Ihrer Rate-Limits darüber, ob ein Incident in Minuten eingedämmt wird oder stundenlang eskaliert. Dieser Artikel erklärt, wie Sie einen L7-DDoS sicher erkennen, passende Rate-Limiting-Mechanismen designen und ein praxistaugliches Incident-Playbook etablieren – inklusive Telemetrie, Triage-Checks, Mitigation-Schritten und stabilen Rollback-Strategien für den Live-Betrieb.

Was ein L7-DDoS ausmacht: Ziele, Muster und typische Angriffsformen

Bei einem Layer-7-DDoS (Application-Layer-DDoS) ist das Ziel nicht primär die Leitung zu „fluten“, sondern die Anwendung oder ihre Abhängigkeiten zu überlasten. Angreifer wählen Requests, die pro Anfrage viel CPU, I/O oder Backend-Work verursachen: komplexe Suchabfragen, dynamische Seiten ohne Cache, Auth-Endpoints, File-Uploads, GraphQL-Queries, API-Aufrufe mit teuren Datenbankzugriffen oder Seiten, die mehrere Downstream-Services auslösen.

• Volumetrisch auf L7: Viele Requests pro Sekunde (RPS), oft verteilt über viele IPs, aber „normal“ wirkende Payloads.
• Low-and-slow: Moderater Traffic, aber konstant genug, um Caches zu umgehen und Backends zu erschöpfen.
• Cache-Busting: Variierende Query-Parameter oder Header, um Cache-Hit-Ratio zu drücken und Origin-Load zu erhöhen.
• Login-/Session-Abuse: Credential Stuffing, Session-Erzwingung, Token-Refresh-Stürme.
• Asymmetrische Angriffe: Kleine Requests lösen große Responses oder teure Verarbeitung aus (Amplification auf App-Ebene).

Operativ wichtig: Ein L7-DDoS ist häufig eine Mischlage aus Security- und Reliability-Problem. Die Mitigation muss deshalb gleichzeitig wirksam (Last reduzieren) und verträglich sein (keine unnötigen Self-Inflicted Outages).

Erkennung im Betrieb: Signale, die L7-DDoS von „normalen“ Spitzen unterscheiden

Eine robuste Erkennung setzt nicht auf ein einzelnes Signal, sondern auf Korrelation: Edge-Metriken, Applikationsmetriken, Infrastrukturtelemetrie und Business-Indikatoren. Besonders wertvoll sind Trends und Verhältnisse, nicht absolute Zahlen.

Golden Signals und Edge-spezifische Indikatoren

• Traffic: RPS/Requests, Bytes in/out, Verteilung nach Path/Method, Anteil dynamischer Antworten.
• Errors: Anstieg von 429 (Rate Limited), 403 (WAF/Bot), 5xx (Origin/Upstream), 499/Client-Abbrüche.
• Latenz: Edge-Latenz vs. Origin-Latenz (TTFB), Upstream-Timeouts, Queueing.
• Sättigung: CPU/Memory im Origin, Threadpools, DB-Connection-Pools, Cache-Cluster-Auslastung.

Ein sehr praktisches Muster ist die Entkopplung von Business-Metriken und Traffic: Wenn RPS stark steigt, aber Conversion, Login-Success oder „Add-to-Cart“ nicht mitwachsen, ist das ein klares Warnsignal.

Verhältniskennzahlen: Was Sie schnell berechnen können

Verhältniskennzahlen helfen, einen L7-DDoS schneller zu erkennen, weil sie robuster gegen saisonale Peaks sind. Ein Beispiel ist der Anteil dynamischer Misses am Gesamttraffic oder die Abweichung von Erfolgsraten.

$\mathrm{Fehlerquote}=\frac{\mathrm{4xx}+\mathrm{5xx}}{\mathrm{Gesamtrequests}}$

Oder die Rate-Limiting-Intensität:

$\mathrm{RL}\_\mathrm{Anteil}=\frac{\mathrm{429}}{\mathrm{Gesamtrequests}}$

Ein Anstieg der Fehlerquote oder des RL-Anteils ist nicht automatisch „Angriff“, aber in Kombination mit Path-Konzentration (z. B. 80% der Requests auf einem teuren Endpoint) ist es hochverdächtig.

Path- und Dependency-Analyse: Wo entsteht die Last wirklich?

Layer-7-Angriffe sind selten gleichmäßig verteilt. Häufig sehen Sie:

• Ungewöhnlich hohe Last auf /login, /search, /api/graphql, /checkout oder Media-Endpunkten.
• Viele Requests mit wechselnden Query-Strings (Cache-Busting) oder auffälligen Header-Kombinationen.
• Starke Zunahme von Requests, die Downstream-Services triggern (z. B. Auth-Service, Recommendation, Inventory).

Für die Triage zählt: Welcher Endpoint verursacht die meiste Backend-Arbeit pro Request? Das ist oft nicht der Endpoint mit der höchsten RPS, sondern der mit der höchsten „Kosten pro Request“-Charakteristik.

Rate Limiting richtig designen: Schutz ohne Kollateralschaden

Rate Limiting ist das zentrale Werkzeug gegen L7-DDoS. Wirksam wird es erst, wenn es kontextsensitiv ist: pro Endpoint, pro Identität und mit abgestuften Maßnahmen.

Welche Schlüssel sind sinnvoll? IP allein reicht selten

Im Enterprise-Umfeld (NAT, Carrier-Grade NAT, Proxies, Unternehmensgateways) ist IP-basierte Limitierung oft zu grob. Sinnvoll sind kombinierte Schlüssel:

• IP + Path + Method (schneller Start, aber NAT-Risiko)
• Session-ID / Cookie (wenn stabil, aber anfällig für Bot-Faking)
• API-Key / Client-ID (ideal für Partner/APIs)
• Account-ID (für Login/Reset, schützt gegen Credential Stuffing)
• Device-/Browser-Fingerprint (bei Bot-Mitigation-Stack verfügbar)

Für öffentliche Web-Frontends ist ein mehrstufiger Ansatz üblich: weiche IP-Limits plus strengere Limits für riskante Endpoints (Login, Search) – ergänzt durch Challenges.

Schwellwerte setzen: Baseline, Burst und „Sustained“ trennen

Statt einem einzelnen Grenzwert sollten Sie Burst (kurzzeitige Peaks) und sustained rate (dauerhafte Last) getrennt behandeln. Ein typisches Modell ist Token Bucket oder Leaky Bucket. Operativ müssen Sie zwei Parameter im Griff haben: Kapazität (Burst) und Refill Rate (Dauer).

• Burst erlaubt: kurze Spikes werden toleriert (bessere UX).
• Sustained begrenzt: dauerhafte Fluten werden effektiv gedrosselt.

Ein vereinfachtes Rechenbeispiel für eine Endpoint-spezifische Rate kann so aussehen:

$\mathrm{erlaubte}\mathrm{RPS}=\frac{\mathrm{BackendKapazität}}{\mathrm{KostenProRequest}}$

„KostenProRequest“ ist hier konzeptionell (z. B. CPU-ms oder DB-Queries pro Request). In der Praxis schätzen Sie diesen Wert über Profiling, APM/Tracing oder Lasttests.

Abgestufte Aktionen: Limitieren, challengen, blocken

Eine harte 403-Blockade ist im Incident oft effektiv, aber riskant: Sie sperrt auch legitime Nutzer aus, insbesondere bei Shared IPs. Besser ist eine Eskalationslogik:

• Stufe 1: Soft Rate Limit (429) mit Retry-After, nur für riskante Endpoints
• Stufe 2: Challenge (z. B. JavaScript/Interaktionsnachweis) für auffällige Clients
• Stufe 3: Hard Block (403) für eindeutig bösartige Signale oder extreme Überschreitungen

Wichtig: 429 ist nicht „Fehler“, sondern eine kontrollierte Drossel. Ihre Clients und Monitoring sollten 429 als separates Signal behandeln, nicht als generische „App down“-Meldung.

Cache als Mitigation: „Shielding“ und Schutz vor Cache-Busting

CDN-Caching ist eine der wirksamsten L7-DDoS-Mitigationen, wenn korrekt umgesetzt. Sie können Angriffe entschärfen, indem Sie:

• Cache Keys so designen, dass triviales Cache-Busting (beliebige Query-Parameter) nicht wirkt.
• Teure, aber weitgehend identische Responses (z. B. Such-Startseite) kurzzeitig cachebar machen.
• Origin Shielding nutzen (ein zentraler Shield-Cache reduziert Origin-Misses).

Operativ heikel: Zu aggressives Caching kann Korrektheitsprobleme erzeugen. Deshalb sollten Sie für Incident-Mitigation bevorzugt kurze TTLs und klar scoped Rules verwenden.

Incident-Playbook für L7-DDoS: Vorgehen vom Alarm bis zur Stabilisierung

Ein Incident-Playbook muss unter Stress funktionieren. Es sollte deshalb klar, kurz und in Rollen gedacht sein. Ein praktikables Playbook besteht aus Phasen: Erkennen, Eindämmen, Stabilisieren, Nachjustieren und Rückbau.

Phase 1: Sofort-Triage in den ersten 5–10 Minuten

• Symptom bestätigen: Steigen RPS, Latenz, 5xx, Timeouts? Welche SLOs brechen?
• Scope bestimmen: Global oder regional? Bestimmte Paths, Hosts, Methoden, User Agents?
• Edge vs. Origin: Ist Origin-Latenz hoch oder schon die Edge-Latenz? Gibt es Upstream-Timeouts?
• Business-Signal: Fallen Login-Success, Conversion, API-Success? Gibt es Support-Spikes?

Wenn möglich, setzen Sie früh eine eindeutige Incident-Timeline: Startzeit, erste Auffälligkeit, erste Gegenmaßnahme. Das spart später viel Zeit bei Root-Cause- und Postmortem-Arbeit.

Phase 2: Erste Eindämmung mit minimalem Risiko

• Endpoint-spezifische Rate Limits aktivieren: Beginnen Sie bei den teuersten Endpoints (Login, Search, Checkout, GraphQL).
• Bot- und WAF-Schutz anheben: Challenge-Rate erhöhen statt sofortiger Block, wenn False-Positive-Risiko hoch ist.
• Cache-Notfallregeln: Kurze TTL für stark frequentierte, semistatische Antworten; Query-Parameter normalisieren.
• Origin schützen: Upstream-Timeouts und Circuit-Breaker prüfen, um Kaskadenfehler zu verhindern.

Ein gutes Sofortziel ist, den Origin wieder „atmen“ zu lassen: CPU/Threadpools stabilisieren und 5xx senken, bevor Sie feinjustieren.

Phase 3: Präzision erhöhen – Angriffs-Traffic von legitimen Nutzern trennen

Nach der ersten Stabilisierung geht es um Differenzierung. Typische Kriterien:

• Verhaltensmuster: sehr hohe Request-Rate ohne Session-Fortschritt, fehlende Assets (nur API/HTML, keine Bilder/CSS).
• Header-/TLS-Fingerprint: untypische Kombinationen, fehlende moderne Browser-Header, auffällige JA3/ClientHello-Muster (falls verfügbar).
• Geografie/ASN: Konzentration auf bestimmte Netze, aber Vorsicht vor Kollateralschaden.
• Pfad-/Query-Anomalien: zufällige Query-Parameter, unplausible Parameterwerte, übergroße Payloads.

Nutzen Sie diese Kriterien, um Regeln enger zu scopen: Rate Limits auf spezifische Paths, nur für bestimmte Methoden, oder nur für Clients ohne gültige Session/Token.

Phase 4: Kommunikation und Betriebskoordination

• Intern: Rollen klären (Incident Commander, Edge/Platform, App, Security, DB/Infra).
• Extern: Statuspage-Updates, falls User Impact signifikant; Support briefen (z. B. 429/Challenges erklärt).
• Provider-Eskalation: Wenn CDN/WAF-Anbieter beteiligt ist, geben Sie konkrete Indikatoren mit (Zeitfenster, Hosts, Paths, Regionen).

Operativ wichtig: Halten Sie alle Mitigation-Änderungen als Change-Log fest (was, wann, warum). Gerade im L7-DDoS ist die Konfiguration Teil der Incident-Response.

Phase 5: Rückbau und kontrollierte Normalisierung

Der Rückbau ist eine eigene Risikophase. Regeln sollten nicht abrupt entfernt werden, sondern stufenweise – mit klaren Guardrails:

• Rate Limits schrittweise erhöhen, nicht sofort deaktivieren.
• Challenges erst reduzieren, wenn Business-Metriken wieder stabil sind.
• Notfall-Caching nur so lange wie nötig; danach Korrektheit prüfen (Content-Freshness, Personalisierung).
• Nach dem Rückbau: Monitoring auf Rebound-Effekte (Angriff kehrt zurück) für ein definiertes Zeitfenster.

Operative Fallstricke: Warum L7-Mitigation manchmal „schlimmer“ wirkt als der Angriff

• NAT-Kollateralschaden: IP-Limits treffen viele echte Nutzer hinter einem Gateway.
• Zu harte WAF-Regeln: False Positives führen zu 403-Spitzen und Support-Last.
• Retry-Stürme: Clients, SDKs oder Load Balancer retryen aggressiv und verstärken die Last.
• Cache-Purges im Incident: Ein Purge kann Miss-Stürme erzeugen und den Origin zusätzlich belasten.
• Fehlendes Observability-Correlation: Ohne Request-ID/Trace-Context bleibt unklar, wo Zeit verloren geht.

Als Gegenmaßnahme sollten Sie vorab Standards definieren: Retry-Policies (max. Versuche, Backoff), klare 429-Behandlung, und eine technische Möglichkeit, schnell per Feature-Flag oder Edge-Rule Endpoints zu drosseln.

Vorbereitung: Was vor dem Angriff stehen sollte

• Endpoint-Klassifizierung: Welche Endpoints sind teuer? Welche sind kritisch fürs Business?
• Baseline-Limits: Default Rate Limits pro Endpoint/Client-ID, die im Normalbetrieb nicht stören.
• Runbooks & Rollback: Vorab getestete Mitigation-Skripte/Policies inkl. Rückbaupfad.
• Load Tests: Realistische Lasttests auf teure Endpoints, inklusive Caching- und DB-Profile.
• Edge-Logging: WAF/Bot/CDN-Logs zentral, durchsuchbar, mit stabilen Feldern (Path, Rule-ID, Action).

Outbound-Links für verlässliche Grundlagen und Praxiswissen

• OWASP Top 10: Relevante Web-Risiken und Angriffsflächen
• HTTP Semantics (RFC 9110): Methoden, Statuscodes und Header korrekt einordnen
• HTTP Caching (RFC 9111): Cache-Control, Freshness und Validierung im Detail
• W3C Trace Context: End-to-End-Tracing über Edge und Services
• OpenTelemetry: Standardisierte Observability als Basis für schnelle Triage
• HTTP 429 (RFC 6585): Rate Limiting sauber signalisieren

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