Rate Limiting vs. DDoS: Operativ erkennen via Logs + Traffic

Wenn Nutzer plötzlich 429-Fehler sehen, Login-Flows abbrechen oder APIs „sporadisch“ nicht mehr reagieren, steht ein Ops-Team oft vor derselben Kernfrage: Ist das schlichtes Rate Limiting (gewollt oder fehlkonfiguriert) – oder beginnt gerade ein DDoS, der die Systeme überrollt? Operativ ist diese Unterscheidung entscheidend, weil die nächsten Schritte komplett unterschiedlich sind: Bei Rate Limiting müssen Sie Regel-Scopes, Thresholds, Header-Signale und Legitimität der Requests prüfen; bei DDoS müssen Sie Traffic-Quellen, Vektoren, Kapazitätsgrenzen und Mitigation (Scrubbing, WAF/CDN, ACLs) aktivieren. Dieser Artikel zeigt eine praxisnahe, logbasierte Methode, um Rate Limiting vs. DDoS in kurzer Zeit sauber zu trennen – nicht durch Bauchgefühl, sondern durch Indikatoren aus Logs und Traffic-Telemetrie. Sie lernen, welche Metriken und Felder Sie brauchen, wie Sie typische Muster erkennen (z. B. Burst vs. Ramp-up, Single-Endpoint vs. breit verteiltes Scanning) und wie Sie beweisfähig dokumentieren, warum es sich um ein Limit-Problem oder einen Angriff handelt. Ziel ist eine reproduzierbare Incident-Triage, die falsche Eskalationen vermeidet und die richtige Owner-Zuordnung beschleunigt.

Begriffe operativ schärfen: Was ist Rate Limiting, was ist DDoS?

Beide Phänomene können gleichzeitig auftreten, aber sie unterscheiden sich in Zweck und Signatur. Rate Limiting ist eine kontrollierte Schutzmaßnahme: Ein System begrenzt Anfragen pro Zeiteinheit, um Stabilität zu sichern, Abuse einzudämmen oder Fairness herzustellen. DDoS (Distributed Denial of Service) ist ein Angriff, bei dem verteilte Quellen gezielt Ressourcen erschöpfen: Bandbreite, Verbindungen, CPU, Memory, Applikations-Threads oder Downstream-Abhängigkeiten. Operativ sind zwei Fragen entscheidend: Wer verursacht den Druck (wenige identifizierbare Clients oder viele verteilte Quellen)? Und wo entsteht die Sättigung (Policy-Limit an der Edge oder Ressourcenlimit tiefer im Stack)?

• Rate Limiting: definierte Schwellen (z. B. Requests/Minute), klare Response-Signale (429, RateLimit-Header), oft reproduzierbar mit denselben Clients.
• DDoS: ungewöhnliche Volumina oder Vektoren (L3/L4/L7), häufig stark verteilte IPs/ASNs, oft Nebenwirkungen wie erhöhte Latenz, Queueing, Drops, Timeouts.

Die wichtigste Regel: Erst Traffic-Sicht, dann Log-Sicht – und beide korrelieren

Viele Teams starten bei den HTTP-Fehlern und übersehen, dass sich Rate Limiting und DDoS bereits in Basis-Telemetrie unterscheiden. Beginnen Sie deshalb mit einer „Traffic-Sicht“ (Volumen, Verteilung, Zeitverlauf) und legen Sie dann Log-Signale darüber (Statuscodes, Regeln, Gründe). Wenn beide Perspektiven übereinstimmen, ist Ihre Diagnose belastbar. Wenn sie widersprechen, ist das ein Hinweis auf Messlücken oder auf ein hybrides Ereignis (z. B. legitimer Traffic-Burst trifft auf zu enge Limits).

• Traffic: Requests/s, Bytes/s, Verbindungsraten, SYN/s, TLS Handshakes/s, Origin Fetches, Cache Hit/Miss.
• Logs: Statuscodes (429/403/5xx), Rule-IDs, Rate-Limit-Aktion, Bot-Score, Challenge/Captcha, Upstream-Timeouts.

Minimaldaten: Welche Logs und Metriken Sie im Incident sofort brauchen

Um Rate Limiting vs. DDoS operativ zu erkennen, brauchen Sie kein perfektes SIEM – aber ein standardisiertes Minimalset. Wenn eines davon fehlt, dokumentieren Sie die Lücke im Ticket, statt zu raten.

• Edge-/WAF-/CDN-Logs: Client-IP, ASN/Geo (wenn vorhanden), Host, URI/Path, Status, Action, Rule/Policy-ID, Request-ID, User-Agent, Timestamp.
• Load-Balancer-/Ingress-Logs: Backend-Response-Time, Upstream-Status, Retries, Connection Errors, 502/503/504, TLS-Termination-Events.
• App-/API-Logs: Rate-Limit-Events (z. B. „throttled“), Auth-Fehler, Endpoint-Latenzen, Queue Depth.
• Netzwerk/Traffic-Metriken: RPS, Bandbreite, Verbindungen/s, SYN/ACK-Raten, Error-Rates, Latenz p95/p99.

Das stärkste Signal für Rate Limiting: 429 plus erklärende Header/Log-Felder

Wenn Rate Limiting korrekt implementiert ist, hinterlässt es Fingerabdrücke. Das ist Ihr erster „harte Beweis“-Kandidat, weil er eine aktive Policy-Entscheidung dokumentiert – im Gegensatz zu DDoS-Symptomen, die oft indirekt sind (Timeouts, Drops, Überlast).

• HTTP 429: klassischer Status für „Too Many Requests“.
• RateLimit-Header: viele Systeme liefern Header wie RateLimit-Limit, RateLimit-Remaining, RateLimit-Reset oder vendor-spezifische Varianten.
• Log-Feld „action=throttle/block“: inklusive Policy-ID oder Rule-ID.
• Reproduzierbarkeit: derselbe Client (IP/API-Key/User) triggert das Limit wiederholt unter denselben Bedingungen.

Wichtig: Auch ein DDoS kann 429 auslösen, wenn Rate Limiting als Mitigation greift. Deshalb reicht 429 allein nicht – Sie müssen prüfen, ob die betroffene Population eher „einige Heavy-Hitter“ oder „massiv verteilte Quellen“ ist.

Das stärkste Signal für DDoS: Verteilte Quellen plus Ressourcen- oder Kapazitätsindikatoren

Ein DDoS zeigt sich selten nur als „ein Endpoint liefert 429“. Typischer sind verteilte Quellen, auffällige Vektoren und sekundäre Effekte auf Kapazität. Operativ suchen Sie nach dem Zusammenspiel aus Verteilung und Sättigung.

• IP-/ASN-Verteilung: viele neue IPs, viele ASNs, ungewöhnliche Geo-Streuung, hohe „Unique IPs pro Minute“.
• Handshake-/Connection-Pressure: Anstieg in Verbindungen/s, SYN/s, TLS Handshakes/s, ohne dass legitime Business-Metriken steigen.
• Kapazitätszeichen: steigende Latenzen p95/p99, Queueing, Backend-Thread-Auslastung, erhöhtes Drop/Reset-Verhalten.
• Breites Scanning: viele unterschiedliche URIs, 404-Spikes, ungewöhnliche Methoden oder Header-Anomalien.

Zeitverlauf lesen: Burst, Ramp-up, Plateaus und „Stufen“

Der zeitliche Verlauf ist ein unterschätztes Diagnosewerkzeug. Rate Limiting wirkt oft wie eine „harte Kante“: Ab einem Zeitpunkt steigen 429 sprunghaft, während die Gesamt-RPS nicht zwangsläufig explodiert. DDoS wirkt häufig wie ein Angriffsmuster: Ramp-up, Wellen, Plateaus oder schnelle Wechsel der Vektoren.

• Rate Limiting typisch: 2xx sinkt, 429 steigt; Gesamt-RPS bleibt moderat; betroffene Identitäten wiederholen sich.
• DDoS typisch: Gesamt-RPS/Bytes/s steigen deutlich; Unique IPs steigen; Errors wechseln (Timeouts, 5xx, 403/429 je nach Mitigation).
• Stufen-Effekt: Wenn nach Aktivierung einer Mitigation (z. B. Challenge) das Volumen stufenartig fällt, spricht das für Angriffsdruck.

„Wer ist betroffen?“: Segmentierung nach Identität statt nur nach IP

Ein häufiger Fehler ist, ausschließlich nach IP zu analysieren. In modernen Umgebungen (NAT, Carrier-Grade NAT, Mobilfunk, Proxies) teilen sich viele Nutzer eine IP. Deshalb sollten Sie immer zusätzlich nach Identität segmentieren: API-Key, User-ID, Client-ID, Session, Token-Claims oder mTLS-Zertifikat-Subject – je nachdem, was verfügbar ist.

• Rate Limiting: wenige Identitäten dominieren; Top-10-Keys erzeugen einen großen Anteil; Limits greifen konsistent pro Key/User.
• DDoS: Identitäten fehlen oft (anonyme Requests), sind gefälscht oder extrem breit gestreut; viele neue „Clients“ ohne saubere Auth.

Log-Muster: Wie Rate Limiting „aussieht“, wenn es falsch konfiguriert ist

Nicht jedes Rate Limiting ist sinnvoll. Oft ist es zu aggressiv, am falschen Scope oder reagiert auf legitime Peaks (Release, Marketing-Kampagne, Batch-Jobs). Typische Log-Muster für Fehlkonfigurationen:

• 429 bei hoher Legitimität: bekannte User/Keys, normale User-Agents, normale Geo-Verteilung, aber Limits greifen zu früh.
• Scope-Fehler: Limit pro IP statt pro User hinter NAT; Ergebnis: ganze Standorte werden gedrosselt.
• Endpoint-Fehler: ein einzelner Endpoint wird limitiert, der aber kritisch ist (z. B. Token Refresh); daraus resultiert „System down“.
• Retry-Stürme: Clients retryen aggressiv bei 429; dadurch entsteht zusätzlicher Druck, der wie DDoS wirkt.

Log-Muster: Wie DDoS „aussieht“, wenn er auf Layer 7 läuft

Viele DDoS-Angriffe sind heute nicht mehr nur „Bandwidth Flood“, sondern L7-lastig: scheinbar legitime HTTP-Requests, die teure Pfade triggern (Suche, Login, komplexe Queries). Die Kunst ist, zwischen „legitimer Spike“ und „L7-DDoS“ zu unterscheiden. Hinweise:

• Ungewöhnliche Request-Profile: viele Requests auf teure Endpoints, aber ohne passende Business-Signale (z. B. keine Conversions).
• Header-Anomalien: identische User-Agents, fehlende Accept-Language, merkwürdige Referer, unplausible TLS-Fingerprints.
• Hohe Fehlerquote bei Origin: 5xx/timeout steigen, weil teure Pfade Ressourcen binden.
• Cache-Bypass: Angreifer erzeugen gezielt Cache-Misses (random Query-Strings), um Origin zu belasten.

Einfacher Kennwert: Anteil gedrosselter Requests und Verteilung der Quellen

Für die schnelle Lageeinschätzung hilft ein kleiner Kennwert, den Sie aus Logs ableiten können: der Anteil der gedrosselten Requests und wie stark sich diese Drosselung auf wenige Quellen konzentriert.

Definieren Sie:

• Throttled-Rate = 429-Requests / Gesamt-Requests
• Konzentration = Anteil der 429-Requests, die von den Top-N Quellen (IP oder Identität) stammen

Wenn Sie das quantitativ ausdrücken wollen, können Sie eine einfache Konzentrationskennzahl über Top-N nutzen:

$C=\frac{R(\mathrm{Top}-N)}{R(\mathrm{All})}$

Interpretation (praktisch):

• Hoher C-Wert (wenige Quellen verursachen viele 429) → Rate Limiting durch Heavy-Hitter oder Misuse wahrscheinlicher.
• Niedriger C-Wert (429 verteilt auf viele Quellen) → DDoS oder breitflächiger Abuse wahrscheinlicher.

Typische Verwechslungsfälle und wie Sie sie sauber auflösen

In der Praxis sind die schwierigsten Incidents die Mischformen. Die folgenden Fälle führen besonders oft zu falscher Owner-Zuordnung.

Legitimer Traffic-Spike wird als DDoS fehlinterpretiert

• Signal: RPS steigt, aber Identitäten sind überwiegend bekannt; Geo/ASN entsprechen Normalprofil; Business-Metriken steigen mit.
• Check: Korrelation mit Releases, Kampagnen, Cron-Jobs; Vergleich mit Vorwochenprofilen.
• Hinweis: Wenn 429 steigt, ist es häufig „zu knappes Limit“, nicht „bösartiger Traffic“.

DDoS wird als „nur Rate Limiting“ abgetan

• Signal: 429 vorhanden, aber Unique IPs explodieren; viele anonyme Requests; ungewöhnliche ASNs; Latenzen steigen; Wellenmuster.
• Check: Anteil neuer Quellen, Verteilung nach ASN, Rate an TLS Handshakes/s, Cache-Miss-Quote.
• Hinweis: 429 ist dann eher Mitigation-Symptom, nicht Root Cause.

Retry-Sturm erzeugt DDoS-ähnlichen Druck

• Signal: Traffic steigt nach einem 429/5xx-Ereignis; User-Agent/Clients sehr konstant; RPS fällt nicht, obwohl Errors steigen.
• Check: Client-Retry-Policy (SDKs), Backoff-Fehler, Circuit-Breaker; Peaks in identischen Request-IDs/Patterns.
• Mitigation: Temporär 429 mit klaren Retry-After-Headern, Backoff erzwingen, Limits anpassen.

Operativer Decision Tree: In welcher Reihenfolge prüfen?

Damit die Triage reproduzierbar wird, arbeiten Sie immer in derselben Reihenfolge. Das spart Zeit und reduziert Diskussionen.

• 1) Statusbild: Welche Codes dominieren (429/403/5xx/timeout ohne HTTP)?
• 2) Volumen: Steigen RPS/Bytes/s/Conn/s deutlich oder bleiben sie im Normalband?
• 3) Verteilung: Unique IPs/ASNs/Geos – konzentriert oder breit?
• 4) Identitäten: Sind API-Keys/User-IDs betroffen? Top-N Analyse.
• 5) Ressourcen: Latenz p95/p99, Queueing, Origin-Fehler – gibt es Sättigung?
• 6) Mitigation-Signale: Challenge/Captcha, WAF-Aktionen, Scrubbing aktiv?

Welche Mitigation passt zu welcher Diagnose?

Auch ohne „Fazit“ hilft es im Incident, die nächsten Schritte sauber an die Diagnose zu koppeln. Wenn Sie Rate Limiting vs. DDoS erkannt haben, sollten die Maßnahmen konsistent sein.

• Bei Rate Limiting: Scope prüfen (pro User statt pro IP), Limits temporär anheben, kritische Endpoints ausnehmen oder separieren, Retry-After korrekt setzen, Clients auf Backoff prüfen.
• Bei DDoS: Traffic-Filter (ASN/Geo nur wenn sicher), Challenge/JS/Captcha, WAF-Regeln gegen bekannte Vektoren, CDN-Caching aggressiver, Origin-Shielding, Scrubbing/Provider-Mitigation eskalieren.

Ticket-Standard: So dokumentieren Sie beweisfähig „Rate Limiting“ oder „DDoS“

Für saubere Eskalation brauchen Owner-Teams konkrete Evidenz. Diese Struktur funktioniert in der Praxis, weil sie Log- und Traffic-Sicht vereint.

• Zeitfenster: Start/Peak/Ende, Zeitzone, bekannte Changes im gleichen Fenster.
• Traffic-Metriken: RPS, Unique IPs, Bytes/s, Conn/s, p95/p99 Latenz, Cache-Miss-Quote.
• Log-Auszug: Top Statuscodes, Top Endpoints, Top Quellen (IP/Identität), Rule-/Policy-IDs bei 429/403.
• Verteilung: ASNs/Geos der Top-Quellen, Anteil neuer Quellen.
• Hypothese: „Rate Limiting (Scope/Threshold)“ oder „DDoS (verteilte Quellen, Sättigung)“ mit 2–3 stärksten Belegen.

Outbound-Links für verlässliche Referenzen

• RFC 6585 (HTTP Status Code 429) für die formale Bedeutung von „Too Many Requests“.
• HTTP Semantics (RFC 9110) als Grundlage für saubere Interpretation von HTTP-Verhalten im Incident.
• OWASP API Security für typische Abuse- und Schutzmuster rund um APIs, Rate Limits und Missbrauch.
• NIST: Guidelines zu Cybersecurity als Einstieg in strukturierte Incident-Prozesse und Begriffsabgrenzungen.
• TCP (RFC 9293) für transportseitige Grundlagen, wenn DDoS-Vektoren auf L4 geprüft werden müssen.

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