DDoS攻击检测和抵御方法2025

要想在第 7 层有效防范 DDoS 攻击，您需要采取多种检测和抵御策略。您可以运用 多种方法，每种方法都有自己的优势和关键考量因素。

基于行为和异常的检测

优势：这种方法依靠使用机器学习和统计分析来了解您的正常流量模式，从而识别 可能表明发生 DDoS 攻击的异常流量。这种方法对于复杂的、以前未曾发现过的攻 击非常有效。

考量因素：这种高效的检测存在一段学习期，可能需要几周的时间来建立 “正常” 流量的基准，而在此期间检测功能可能不会那么有效。如果没有经过准确的训练， 模型可能会返回误报。

基于速率和吞吐量的检测

优势：此方法易于实施，监控请求的速率和大小，在流量超过预定义的阈值时触发告警或缓解流程。它可以高效快速地识别大规模高容量的攻击。

考量因素：合法的流量高峰（例如在促销活动期间的流量）可能会被误认为是 DDoS 攻击。此方法可能无法检测到一直处于监控中的低容量、低速率的攻击。

基于签名的检测

优势：此方法是将流量与数据库中的已知威胁模式进行对比，从而快速确定并阻止识别出来的威胁。对于常见的和以前已经识别出来的攻击媒介，这种方案极为高效。

考量因素：此方法无法检测到新出现的攻击方式，也无法检测到修改过而无法与现有签名匹配的攻击。为了确保有效性，此方法需要定期进行更新。

质询-响应测试

优势：此方法会对传入流量发出质询，确认流量是人还是爬虫程序生成的。 CAPTCHA 或 JavaScript 计算可以有效地防御爬虫和自动攻击工具。

混合方法

将多种检测和缓解策略结合使用，可以提供更全面的防护。例如，使用基于异常的检测来标记可能的攻击，然后将基于速率和基于签名的方法作为补充来实现更全面的检测范围，这样就能打造出更可靠的防御机制。质询-响应测试可以进一步从合法用户中筛选掉复杂的爬虫程序。

传统方法

IP 和地理位置筛选：阻止或限制来自特定 IP/CIDR 范围以及与您的业务无关的地 理区域的流量，可以减少您暴露在源自这些区域的攻击中的危险。在业务用户的 来源位置已知且位置数量有限时，这种方法非常有用，然而持续维护和更新可接 受来源名单经常造成难题。此外，经验丰富的攻击者会利用代理来绕过地理位置 拦截。虽然如此，在防御第 7 层 DDoS 攻击时，这仍然是一种常用的选择，可以 作为初始防御策略。

应用层协议分析：此方法审查应用层协议中的数据来检测异常或恶意模式，实现 了主动式防御机制，用于抵御第 7 层 DDoS 攻击。此方法可以防范能够绕过传统 安全措施的复杂 DDoS 攻击，但不利之处在于，深度数据包检测会造成资源高度占 用，并且误报（会无意中阻止合法流量）的可能性更高。

寻找稳妥而平衡的方法，打造多层 DDoS 防御策略

打造多层 DDoS 防御策略需要采取精妙的方法，根据企业的具体风险概况以及不断 演变的网络威胁形势来量身打造。此策略的核心是要求进行初始评估，用以确定 关键资产和可能的攻击媒介，然后实施基准防护措施，如速率限制和防火墙。 高级步骤需要混合使用多种方法：对新威胁采用基于异常的检测，对已知攻击采 用基于特征的检测，以及采用质询-响应机制来筛选掉爬虫程序。

此外还可以融入自适应的威胁情报，例如确定已知和新出现 DDoS 攻击源的 TLS 指纹模式的算法，让安全系统可以自动调整其抵御措施，来阻止或质询显示该指纹 的流量，从而有效地抵御攻击。在攻击期间和攻击之后，要想尽可能减少损害和保 持客户信任，实施全面的事件响应和恢复计划非常关键。根据过去的攻击和新出现 的趋势不断学习和调整，可以确保防御策略的有效性和恢复能力。

一家金融机构在应对复杂的多媒介 DDoS 攻击时的表现，清晰地展现出了制定平衡 的多层防御策略的重要性。这些机构成为主要攻击目标的原因是，停机会对其运营 和客户信任造成巨大的影响。

通过结合采用多种检测和抵御方法，例如流量异常检测，使用速率限制、IP/地理 位置筛选、IP 声誉和实时威胁情报等传统方法，并辅以可靠的事件响应计划， 金融机构可以保护关键资产免于中断，同时确保向客户提供的服务的连续性。这种 全面的方法展示了在当今的数字化环境中，企业如何防御多层面的 DDoS 攻击。