檢測DDoS攻擊

雖然不可能完全阻止DDoS攻擊的發生，但有一些有效的做法可以幫助你檢測和停止正在進行的DDoS攻擊。

異常檢測：統計模型和機器學習算法(例如神經網絡，決策樹和近鄰算法)可用于分析網絡流量并將流量模式分類為正常或DDoS攻擊。你還可以搜索其他網絡性能因素中的異常，例如設備CPU利用率或帶寬使用情況。

基于知識的方法：使用諸如特征碼分析、狀態轉換分析、專家系統、描述腳本和自組織映射等方法，你可以通過將流量與已知攻擊的特定模式進行比較來檢測DDoS。

ACL和防火墻規則

除了入口/出口流量過濾之外，訪問控制列表(ACL)和防火墻規則可用于增強流量可見性。特別是，你可以分析ACL日志，以了解通過網絡運行的流量類型。你還可以根據特定的規則、簽名和模式配置web應用程序防火墻來阻止可疑的傳入流量。

入侵防御和檢測系統警報

入侵防御系統(IPS)和入侵檢測系統(IDS)提供了額外的流量可見性。盡管誤報率很高，但是IPS和IDS警報可以作為異常和潛在惡意流量的早期指示。

在早期階段檢測正在進行的攻擊可以幫助你減輕其后果。但是，你可以采取適當的預防措施來防范DDoS攻擊，使攻擊者更難淹沒或破壞你的網絡。

高防服務器有效防護DDoS攻擊的解決方案

無論你是想創建自己的有效防護DDoS攻擊的解決方案，還是要為Web應用程序尋找商業化的DDoS攻擊防護系統，尋求高防服務器租用，都要牢記以下一些基本系統要求：

混合DDoS檢測方法

基于特征碼和基于異常的檢測方法的組合是檢測不同類型的DDoS攻擊的關鍵。

有效的流量過濾

DDoS保護的最大挑戰之一是區分惡意請求與合法請求。很難創建有效的過濾規則，因為涉及DDoS攻擊的大多數請求看起來都好像是來自合法用戶。諸如速率限制之類的流行方法通常會產生很多誤報，導致阻止合法用戶訪問你的服務和應用程序。

SIEM集成

將防DDoS解決方案與SIEM系統良好結合非常重要，這樣你就可以收集有關攻擊的信息，對其進行分析，并使用它來改善DDoS的保護并防止以后發生攻擊。

如果滿足這些要求對你來說太難了，那么考慮向專家尋求幫助。你需要一支經驗豐富的開發團隊，他們對網絡安全、云服務和web應用程序有深入的了解，才能構建高質量的DDoS防御解決方案。像這樣的團隊很難在內部組織起來，但你可以隨時尋求第三方團隊的幫助。

結論

黑客不斷使用和改進DDoS攻擊來破壞特定服務、大小型企業甚至公共和非營利組織的工作。這些攻擊的主要目的是耗盡受害者的資源，從而使他們的服務、應用程序或網站崩潰。

雖然無法完全阻止DDoS攻擊的發生，但高防服務器租用就可用于增強基礎設施抵御DDoS攻擊并減輕其后果。