人工智能特征码真能实现CC以及DDOS防护吗?

数据中心(Internet Data Center,简称IDC)是网络基础资源的一部分,为互联网内容提供商、企业、媒体和各类网站提供大规模、高质量、安全可靠的数据传输服务和高速接入服务。数据中心主要提供DNS服务器、Web服务器、游戏等业务。近年来,来自外部互联网针对数据中心的ddos攻击越来越多,包括重要用户服务器遭受攻击,数据中心链路带宽被占用,以及视频、游戏、网游等业务遭受的应用层攻击。

人工智能防护体系
通过跟有大流量清理能力的数据中心合作,提供了高效流量清洗中心,针对从网络层到应用层的攻击流量进行精确清洗。目前可清洗的流量峰值超过500Gbps。采用即用即开的机制,通过敏锐流量监测机制来弹性判断用户是否需要开启抗DDOS服务

cc万变不离其宗,无论cc攻击的代码特征编写的有多巧妙,那就是他必须得访问你的域名,去消耗你的域名,无论他过程是什么样的,他的目的都是让这个域名瘫痪。那么过程就分2种人,一种是正常合法的访问,一种是带着极高技巧的机器人来访问,其实就是肉鸡。无论怎么隐藏。怎么模拟,怎么绕开防护机制,如何伪装的和用户一样,但他还是肉鸡。无法替代真正人真实访问的本质。一套基于特征码人工智能分析系统,让这类CC完全没用武之地,已实战过全国排名第二攻击小组的对抗防护效果很好。

专家全程参与防御
ddos防护过程中需要安全专家会全程参与防御,观察源服务器访问情况;做出最正确的响应措施。同时系统要能详尽的展示攻击发生时的各项数据;帮助用户快速了解真实情况。同时通过相关节点可以对回源请求进行控制; 保证源服务器的存活。

AI模型采取无监督与有监督结合的方式,通过对会话特征和载荷特征进行采集,不断训练神经网络模型,使其具有判断正常流量及异常流量的能力。模型具有低误杀、高扩展性和兼顾未知攻击类型等的优势。 相对大数据方案,AI防护方案不依赖基线,可以学习各独立特征之间的潜在联系,具备更敏锐的识别技能。同时,泛化能力强,基于大量数据进行自动化学习和训练,无基线场景,如刚上的业务也能防。相对安全SDK,AI防护方案不需要改造客户,即可实现对连接型TCP ddos攻击的有效、自动的防护,而且对正常业务不会有任何影响,特别适合云这类业务类型繁多、攻击威胁严重、业务重要性高的平台。示例工具:AI-based工具检测DDoS。

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