SYN Flood am Edge: Detection über Flow-Daten und Telemetrie

Ein SYN Flood am Edge ist eine der häufigsten und gleichzeitig tückischsten DDoS-Formen im Provider- und Rechenzentrumsbetrieb. Der Angriff zielt nicht darauf ab, „viel Bandbreite“ zu verbrennen, sondern Zustände (State) in Firewalls, Load Balancern oder Servern zu erschöpfen: Angreifer senden massenhaft TCP-SYN-Pakete, provozieren halboffene Verbindungen und verursachen damit Ressourcenverbrauch in der Daten- oder Control Plane. Besonders kritisch wird das am Edge, weil dort viele Kunden, Peering- und Transitbeziehungen zusammenlaufen und weil Security- und Session-State oft zentral hängt (z. B. Firewall/CGNAT/LB). Für Operations-Teams ist die entscheidende Frage nicht nur „ist es ein SYN Flood?“, sondern „wie beweise ich es schnell und robust – ohne PCAP, ohne Rätselraten, und so, dass Mitigation zielgenau und SLA-schonend ist?“. Genau hier sind Flow-Daten und Telemetrie Gold wert: NetFlow/IPFIX, Interface-Counter, ACL/Policer-Hits, CPU/CoPP-Metriken und L4-spezifische Export-Felder liefern in Minuten ein belastbares Bild. Dieser Artikel zeigt praxisnah, wie Sie einen SYN Flood am Edge über Flow-Daten und Telemetrie erkennen: typische Muster, Messmethoden, Kennzahlen, Fehlerquellen (z. B. asymmetrische Sicht, Sampling) und eine Diagnose-Checkliste, die im NOC sofort einsetzbar ist.

Grundlagen: Was ein SYN Flood technisch ausmacht

TCP startet Verbindungen über den Drei-Wege-Handshake (SYN → SYN/ACK → ACK). Ein SYN Flood nutzt aus, dass viele Systeme nach einem SYN Ressourcen reservieren (z. B. Einträge in einer SYN-Queue oder Session-Table). Wenn das abschließende ACK ausbleibt oder gefälscht ist, entstehen halboffene Verbindungen, die Zeitouts abwarten und Kapazität blockieren. TCP-Grundlagen sind in RFC 9293 beschrieben; ein praxisnaher Überblick zu SYN-Flood-Mitigations findet sich in RFC 4987.

• State Exhaustion: SYN-Backlog/Session-Tables füllen sich, legitime Verbindungen scheitern.
• CPU/Control Plane Druck: wenn Pakete in Slow Path geraten (z. B. durch ACLs, Fragmentation, Logging), kann CPU saturieren.
• „Low bandwidth, high impact“: der Angriff kann relativ wenig Bits/s brauchen, aber viele Pakete/s und viel State erzeugen.

Warum Flow-Daten für SYN Flood Detection am Edge so geeignet sind

Ein SYN Flood ist auf Layer 4 durch ein klares, statistisches Muster erkennbar: sehr viele neue TCP-Verbindungsversuche, auffällig viele SYNs ohne korrespondierende ACKs, häufig kurze Flow-Dauern oder einseitige Flows, und eine starke Konzentration auf bestimmte Ziel-IPs oder Zielports. Flow-Daten sind dafür ideal, weil sie skaliert und aggregiert arbeiten, ohne dass Sie PCAP in Echtzeit ziehen müssen. IPFIX/NetFlow-Konzepte sind in RFC 7011 (IPFIX) beschrieben.

• Skalierbarkeit: Sie sehen Muster über viele Interfaces/PoPs hinweg.
• Zeitorientierung: Peaks und Wellen (Attack bursts) sind in Timeseries sichtbar.
• Attribution: Top Talkers, Top Targets, Port-Verteilungen und AS-/Geo-Herkunft lassen sich schnell ableiten.
• Operationalisierbar: Flow-KPIs können sauber alarmiert werden (Baseline, Anomalie).

Messbasis am Edge: Welche Telemetrie-Signale Sie unbedingt brauchen

Flow-Daten allein reichen selten. In der Praxis ist die Kombination aus Flows und Telemetrie am stärksten, weil Sie damit sowohl Ursache (SYN-Pattern) als auch Wirkung (Drops, CPU, Session-Fails) belegen.

• Flow-Daten (NetFlow/IPFIX): TCP-Flags, Flow-Anzahl, PPS-Schätzung, Top-N Source/Destination, Port-Distribution.
• Interface-Counter: packets/s, drops, discards, errors; idealerweise hochauflösend.
• ACL/Policer-Hits: Zähler für Regeln, die SYN/NEW-Verkehr matchen.
• Control Plane (CoPP): Drops/Rate-Limits für Control-Plane-Klassen, CPU-Auslastung.
• State-Tabellen: Firewall/LB/Server SYN backlog, conntrack table, embryonic sessions, SYN queue.
• Service-SLIs: Success Rate für TCP Connect, HTTP/TLS Handshake, API-Health – getrennt nach Regionen.

Die wichtigsten SYN-Flood-Indikatoren in Flow-Daten

Im NOC brauchen Sie wenige, robuste Indikatoren, die auch unter Sampling und asymmetrischer Sicht funktionieren. Diese Muster sind besonders zuverlässig.

Indikator 1: SYN-Anteil steigt stark, ACK-Anteil bleibt zurück

Wenn Ihr Flow-Export TCP-Flags enthält, ist das der schnellste Beweis. Ein SYN Flood zeigt typischerweise sehr viele Flows, die SYN enthalten, aber keine nachfolgenden ACKs oder keine „established“-Merkmale.

SYN-zu-ACK-Quotient (MathML)

$\mathrm{SYN\_ACK\_Ratio}=\frac{\mathrm{count}\left(\mathrm{SYN}\right)}{\mathrm{count}\left(\mathrm{ACK}\right)}$

• Interpretation: Ein stark erhöhter Quotient ist verdächtig, besonders wenn parallel Connect-Failures steigen.
• Fallstrick: Asymmetrisches Routing kann ACKs auf einem anderen Sensor/Interface sichtbar machen; deshalb immer an mehreren Beobachtungspunkten prüfen.

Indikator 2: New-Flow-Rate explodiert (Flows/s), aber Bytes/Flow sind sehr klein

SYN Floods erzeugen viele kurze, kleine Flows: wenige Pakete, sehr wenig Payload. Das unterscheidet sie von volumetrischen Angriffen.

Bytes pro Flow (MathML)

$\mathrm{BytesPerFlow}=\frac{\mathrm{TotalBytes}}{\mathrm{TotalFlows}}$

• Interpretation: Wenn TotalFlows stark steigt und BytesPerFlow stark fällt, ist ein SYN-Pattern wahrscheinlich.
• Zusatzsignal: packets/s steigt stärker als bits/s.

Indikator 3: Konzentration auf wenige Ziele (Destination IP/Port)

Viele SYN Floods fokussieren auf einen Dienstport (z. B. 443, 80, 22) und eine oder wenige Ziel-IPs (VIPs, Load Balancer, einzelne Server). In Flow-Daten sehen Sie das als „Top Target Dominance“.

Anteil des Top-Ziels am Gesamttraffic (MathML)

$\mathrm{TopTargetShare}=\frac{\mathrm{Packets}\_\mathrm{top\_target}}{\mathrm{Packets}\_\mathrm{total}}$

• Interpretation: Ein hoher Anteil auf ein Ziel/VIP ist typisch für gezielte Layer-4-DDoS.
• Abgrenzung: Auch legitime Peaks (z. B. Produktlaunch) können Zielkonzentration zeigen; dann steigen aber meist ACKs, Bytes/Flow und erfolgreiche Handshakes.

Indikator 4: Source-Diversität (Botnet) vs. Source-Konzentrierung (Spoof/Scanner)

SYN Floods können aus vielen Quellen kommen (Botnet) oder aus wenigen Quellen mit hoher Rate. Beides ist erkennbar, aber die Mitigation unterscheidet sich. Eine hilfreiche Metrik ist die Anzahl eindeutiger Source-IPs pro Zeitfenster.

• Botnet-Pattern: sehr viele Source-IPs, meist mittlere Rate pro Source.
• Konzentriertes Pattern: wenige Source-IPs mit hoher PPS, oft einfacher per ACL/RTBH zu mitigieren.
• Spoofing-Indiz: extrem hohe Source-Diversität bei gleichzeitig unplausiblen AS-/Geo-Verteilungen; hier hilft Filtering am Edge und ggf. uRPF.

Telemetrie-Korrelation: Wie Sie „Ursache“ und „Wirkung“ sauber verbinden

Für SLA-taugliche Incident-Beweise reicht es nicht, „viele SYNs“ zu zeigen. Sie müssen den Impact belegen: Drops, erhöhte Latenz, fehlende Handshakes, Ressourcensättigung. Diese Korrelation ist operativ entscheidend.

• Flow-Indikatoren ↑ (SYN, flows/s, top-target-share) und gleichzeitig
• Service-SLIs ↓ (TCP connect success, TLS handshake success) und/oder
• State/CPU/CoPP Druck ↑ (conntrack usage, SYN backlog, CPU, CoPP drops)

Einfaches Korrelationskriterium (MathML)

$\mathrm{SYNFloodLikely}\Leftarrow \mathrm{SYN\_ACK\_Ratio}>R\_\mathrm{thr}\wedge \mathrm{ConnectSuccess}<S\_\mathrm{thr}$

Die Schwellen R_thr und S_thr müssen pro Netz baselined werden (kein „one size fits all“). Wichtig ist: Sie koppeln ein Angriffsindiz (SYN/ACK) an ein Impact-Signal (ConnectSuccess).

Diagnose-Runbook: SYN Flood am Edge in Minuten bestätigen

Das folgende Runbook ist für NOC-Triage ausgelegt und funktioniert auch, wenn Sie keine PCAPs ziehen können. Es setzt auf wiederholbare Nachweise.

Schritt: Scope und betroffene Services

• Welche Ziele? VIP/Load Balancer, einzelne Server, Customer Prefix?
• Welche Ports? 443/80/22/Custom Ports; sind es wenige oder viele?
• Welche Regionen/Edges? nur ein PoP oder global verteilt?

Schritt: Flow-Signaturen prüfen

• SYN/ACK Verhältnis: stark erhöht?
• Flows/s: sprunghafter Anstieg bei kleinen Bytes/Flow?
• Top Targets: Konzentration auf ein Ziel/Port?
• Source-Diversität: Botnet-ähnlich oder wenige Hot Sources?

Schritt: Impact belegen

• Handshake-SLIs: TCP connect / TLS handshake failure rate steigt?
• State-Sättigung: SYN backlog/conntrack usage nahe Limit?
• Drops: Interface/queue drops oder ACL/Policer hits steigen?
• CPU/CoPP: Control plane saturation sichtbar?

Schritt: Abgrenzen gegen legitimen Peak

• Legitim: ACKs steigen mit, Bytes/Flow steigen, Success Rate bleibt hoch, Traffic verteilt sich auf viele Ziele.
• SYN Flood: SYNs dominieren, viele kurze Flows, Success Rate sinkt, State/CPU-Druck steigt.

Telemetrie-Fehlerquellen: Damit Sie sich nicht selbst täuschen

Flow-Daten und Telemetrie sind mächtig, aber nur, wenn Sie ihre Grenzen kennen.

• Sampling: bei 1:n Sampling werden absolute Werte ungenauer; Trends, Ratios und Top-Konzentration bleiben meist aussagekräftig.
• Asymmetrisches Routing: SYNs und ACKs können an unterschiedlichen Beobachtungspunkten sichtbar sein; Ratio daher nur dort bewerten, wo beide Richtungen plausibel erfasst werden.
• Export-Latenz: Flow-Exporter können verzögert melden; für schnelle Triage zusätzlich Interface-Counter nutzen.
• NAT/Proxy-Effekte: wenn Traffic hinter CGNAT/LB aggregiert wird, kann Source-Diversität verfälscht sein.
• ECMP/LAG Partial Failures: Drops können nur einen Teilpfad betreffen; per-member Telemetrie ist Pflicht, sonst bleibt es „mysteriös“.

Mitigation-Entscheidungen auf Basis von Flow-Daten

Dieser Artikel fokussiert Detection, aber Operations braucht immer die Brücke zur Mitigation. Flow-Daten helfen, Maßnahmen zielgenau zu wählen, statt pauschal zu sperren.

• Gezielte Filter: wenn wenige Source-Netze dominieren, ist ACL/uRPF/RTBH pro Prefix oft effektiv.
• Scrubbing/Upstream Mitigation: bei hoher Source-Diversität (Botnet) ist Traffic-Umleitung zu Scrubbing oft sinnvoller als lokale ACLs.
• SYN Cookies / Proxy: für Ziele hinter Load Balancern/Firewalls kann SYN-Cookie- oder SYN-Proxy-Logik State-Druck reduzieren (siehe RFC 4987).
• Rate Limiting: per Destination (VIP) oder per Port kann stabilisieren, muss aber gegen legitimen Traffic getestet werden.
• Priorisierung: Control Plane schützen (CoPP) und Management/Health-Checks priorisieren, damit Observability nicht ausfällt.

Checkliste: Alarmierung und Dashboards für SYN Flood Detection

• Flows/s Alarm: Anstieg über Baseline (z. B. p99 des letzten Monats) pro Edge/Interface.
• SYN/ACK Ratio Alarm: Ratio über Schwelle, getrennt nach Zielport/VIP.
• TopTargetShare Alarm: ungewöhnliche Konzentration auf eine Destination.
• Connect/TLS Failure Alarm: Handshake Success Rate fällt, besonders über IPv4.
• State/Conntrack Alarm: Nutzung der Session- oder NAT-Tabellen nähert sich Limits.
• CoPP/CPU Alarm: Drops in Control-Plane-Klassen oder CPU-Spikes am Edge.
• Logging/Export Health: Flow-Export darf nicht droppen oder stark verzögern, sonst fehlt Ihnen der Beweis.

Outbound-Ressourcen

• RFC 9293 (Transmission Control Protocol, TCP-Grundlagen)
• RFC 4987 (TCP SYN Flooding Attacks and Common Mitigations)
• RFC 7011 (IPFIX Protocol Specification, Flow-Export)
• RFC 5101 (IPFIX Specification, ältere Referenz, in vielen Tools noch zitiert)
• RFC 3022 (Traditional NAT, Kontext für Source-Attribution hinter NAT)
• FIRST Security Incident Response Guides (praxisnahe IR-Methodik)

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