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手游开服被黑客攻击怎么办?面对DDOS攻击怎么防护

发布者:售前小潘   |    本文章发表于:2022-06-10       阅读数:3664

对于中小型开发者来说,好不容易开发出一款手游上线发行,就像是自己的女儿终于出生,哪知道刚出生就遭到敲诈勒索,很多时候自己又没有本事保护自己的女儿,只能委曲求全。面对DDoS攻击,目前最有效的防御手段和措施就是部署针对DDoS攻击的流量清洗,当企业遭到DDoS攻击时,建议通过部署本地的DDoS攻击清洗防护设备或购买云服务商提供的DDoS攻击清洗防护服务,来加强、优化和改善自身的DDoS防护能力。

在过去十几年中,网络基础设施核心部件从未改变,这使得一些已经发现和被利用的漏洞以及一些成成熟的攻击工具生命周期很长,即使放到今天也依然有效。另一方面,互联网七层模型应用的迅猛发展,使得DDoS的攻击目标多元化,从web到DNS,从三层网络到七层应用,从协议栈到应用App,层出不穷的新产品也给了黑客更多的机会和突破点。再者DDoS的防护是一个技术和成本不对等的工程,往往一个业务的DDoS防御系统建设成本要比业务本身的成本或收益更加庞大,这使得很多创业公司或小型互联网公司不愿意做更多的投入。

 

DDoS攻击会对业务造成哪些危害呢?一般有以下几个影响: 

1、经济损失

在遭受DDoS攻击后,您的源站服务器可能无法正常提供服务,导致用户无法访问您的业务,从而造成一定的,甚至数额巨大的经济损失。例如某电商平台在遭受DDoS攻击时,网站无法上正常访问甚至出现短暂的关闭,这直接导致了合法用户无法正常下单购买商品等。

2、数据泄露

黑客在对您的服务器进行DDoS攻击时,可能会趁机窃取您业务的核心数据。

3、恶意竞争

部分行业存在恶性竞争,竞争对手可能会通过某种非法渠道购买DDoS攻击服务,然后恶意攻击您的业务,以此在行业竞争中获取竞争优势。例如攻击某游戏业务突然遭受了连续的大流量DDoS导致游戏玩家数量锐减,甚至该游戏业务在几天内就迅速彻底下线。

DDoS防护手段

a)资源隔离

资源隔离可以看作是用户服务的一堵防护盾,这套防护系统拥有无比强大的数据和流量处理能力,为用户过滤异常的流量和请求。如:针对Syn Flood,防护盾会响应Syn Cookie或Syn Reset认证,通过对数据源的认证,过滤伪造源数据包或发功攻击的攻击,保护服务端不受恶意连接的侵蚀。资源隔离系统主要针对ISO模型的第三层和第四层进行防护。


b)用户规则

从服务的角度来说DDoS防护本质上是一场以用户为主体依赖抗D防护系统与黑客进行较量的战争,在整个数据对抗的过程中服务提供者往往具有绝对的主动权,用户可以基于抗D系统特定的规则,如:流量类型、请求频率、数据包特征、正常业务之间的延时间隔等。基于这些规则用户可以在满足正常服务本身的前提下更好地对抗七层类的DDoS,并减少服务端的资源开销。


c)大数据智能分析

黑客为了构造大量的数据流,往往需要通过特定的工具来构造请求数据,这些数据包不具有正常用户的一些行为和特征。为了对抗这种攻击,可以基于对海量数据进行分析,进而对合法用户进行模型化,并利用这些指纹特征,如:Http模型特征、数据来源、请求源等,有效地对请求源进行白名单过滤,从而实现对DDoS流量的精确清洗。


d)资源对抗

资源对抗也叫“死扛”,即通过大量服务器和带宽资源的堆砌达到从容应对DDoS流量的效果



快快游戏盾拥有1T 超大防护带宽,为您提供超强的 DDoS 攻击保障服务,可沟通试用。


            联系客服小潘QQ:712730909--------智能云安全管理服务商

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售前小志 2024-11-19 15:04:00

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2、数据泄露

黑客在对您的服务器进行DDoS攻击时,可能会趁机窃取您业务的核心数据。

3、恶意竞争

部分行业存在恶性竞争,竞争对手可能会通过某种非法渠道购买DDoS攻击服务,然后恶意攻击您的业务,以此在行业竞争中获取竞争优势。例如攻击某游戏业务突然遭受了连续的大流量DDoS导致游戏玩家数量锐减,甚至该游戏业务在几天内就迅速彻底下线。

DDoS防护手段

a)资源隔离

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b)用户规则

从服务的角度来说DDoS防护本质上是一场以用户为主体依赖抗D防护系统与黑客进行较量的战争,在整个数据对抗的过程中服务提供者往往具有绝对的主动权,用户可以基于抗D系统特定的规则,如:流量类型、请求频率、数据包特征、正常业务之间的延时间隔等。基于这些规则用户可以在满足正常服务本身的前提下更好地对抗七层类的DDoS,并减少服务端的资源开销。


c)大数据智能分析

黑客为了构造大量的数据流,往往需要通过特定的工具来构造请求数据,这些数据包不具有正常用户的一些行为和特征。为了对抗这种攻击,可以基于对海量数据进行分析,进而对合法用户进行模型化,并利用这些指纹特征,如:Http模型特征、数据来源、请求源等,有效地对请求源进行白名单过滤,从而实现对DDoS流量的精确清洗。


d)资源对抗

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