检测DDoS攻击的方法

检测DDoS攻击

虽然不可能完全阻止DDoS攻击的发生，但有一些有效的做法可以帮助你检测和停止正在进行的DDoS攻击。

异常检测：统计模型和机器学习算法(例如神经网络，决策树和近邻算法)可用于分析网络流量并将流量模式分类为正常或DDoS攻击。你还可以搜索其他网络性能因素中的异常，例如设备CPU利用率或带宽使用情况。

基于知识的方法：使用诸如特征码分析、状态转换分析、专家系统、描述脚本和自组织映射等方法，你可以通过将流量与已知攻击的特定模式进行比较来检测DDoS。

ACL和防火墙规则

除了入口/出口流量过滤之外，访问控制列表(ACL)和防火墙规则可用于增强流量可见性。特别是，你可以分析ACL日志，以了解通过网络运行的流量类型。你还可以根据特定的规则、签名和模式配置web应用程序防火墙来阻止可疑的传入流量。

入侵防御和检测系统警报

入侵防御系统(IPS)和入侵检测系统(IDS)提供了额外的流量可见性。尽管误报率很高，但是IPS和IDS警报可以作为异常和潜在恶意流量的早期指示。

在早期阶段检测正在进行的攻击可以帮助你减轻其后果。但是，你可以采取适当的预防措施来防范DDoS攻击，使攻击者更难淹没或破坏你的网络。

高防服务器有效防护DDoS攻击的解决方案

无论你是想创建自己的有效防护DDoS攻击的解决方案，还是要为Web应用程序寻找商业化的DDoS攻击防护系统，寻求高防服务器租用，都要牢记以下一些基本系统要求：

混合DDoS检测方法

基于特征码和基于异常的检测方法的组合是检测不同类型的DDoS攻击的关键。

有效的流量过滤

DDoS保护的最大挑战之一是区分恶意请求与合法请求。很难创建有效的过滤规则，因为涉及DDoS攻击的大多数请求看起来都好像是来自合法用户。诸如速率限制之类的流行方法通常会产生很多误报，导致阻止合法用户访问你的服务和应用程序。

SIEM集成

将防DDoS解决方案与SIEM系统良好结合非常重要，这样你就可以收集有关攻击的信息，对其进行分析，并使用它来改善DDoS的保护并防止以后发生攻击。

如果满足这些要求对你来说太难了，那么考虑向专家寻求帮助。你需要一支经验丰富的开发团队，他们对网络安全、云服务和web应用程序有深入的了解，才能构建高质量的DDoS防御解决方案。像这样的团队很难在内部组织起来，但你可以随时寻求第三方团队的帮助。

结论

黑客不断使用和改进DDoS攻击来破坏特定服务、大小型企业甚至公共和非营利组织的工作。这些攻击的主要目的是耗尽受害者的资源，从而使他们的服务、应用程序或网站崩溃。

虽然无法完全阻止DDoS攻击的发生，但高防服务器租用就可用于增强基础设施抵御DDoS攻击并减轻其后果。