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ddos攻击怎么防护?

发布者:大客户经理   |    本文章发表于:2023-11-04       阅读数:2776

  DDOS攻击的趋势呈现出明显的增长趋势,特别是在网络攻击技术的发展和攻击者的技术水平提高的情况下,DDOS攻击的发生频率和规模也在不断增加。ddos攻击怎么防护?跟着快快网络小编一起来了解下吧。

 

  ddos攻击怎么防护?

 

  1. 网络安全管理员通过合理的配置实现攻击预防

 

  在运维管理过程中,网络安全管理员除了调整WEB服务器负载,做好业务之间的冗余备份和负载均衡外,还可以关注以下几个方面的配置调整,以减少被攻击的风险。

 

  确保所有服务器采用最新系统,并打上安全补丁,避免服务器本身的安全漏洞被黑客控制和利用。同时关闭不需要使用的服务和端口,禁止使用网络访问程序如Telnet、FTP、Rlogin等,必要的话使用类似SSH等加密访问程序,避免这些端口被攻0击者利用。

 

  深度了解自身的网络配置和结构,加强对所辖访问内所有主机的安全检查,必要的话部署端点准入机制来保证接入的安全。针对不同的客户端和服务器进行精确的权限控制,隔绝任何可能存在的非法访问。

 

  正确设置网络的信任边界,避免任何可能的非信任域发起的访问请求,针对类似文件共享等行为进行严格的权限控制。

 

  建设完整的安全日志跟踪系统,在网络的边缘出口运行端口映射程序或端口扫描程序,实时监控网络中可能存在的恶意端口扫描等行为,同时对网络设备、主机/服务器系统的日志进行收集分析,及时发现可能存在异常的日志行为并进行排查。

 

  2. 利用防火墙等设备实现DDOS攻击检测

 

  目前的状态检测防火墙等安全设备都具备一定的安全攻击检测能力,一般其情况下基于对协议报文的状态跟踪,可以准确发现一些畸形TCP协议报文的攻击。除此之外,现阶段的典型攻击检测方式还有以下几种。

 

  使能TCP Proxy连接代理技术。诸如防火墙产品可以利用TCP Proxy代理功能,实现对攻击报文的准确识别。在接受到客户端发起的TCP请求时,防火墙产品本身将充当代理,率先和客户端保持会话建立的过程。如果完整的三次握手报文没有收到,防火墙将丢弃该会话连接请求,同时也不会和后端服务器建立会话连接,只有三次握手成功的连接请求,才会传递到后端的服务器并完成会话的建立。通过这种代理技术可以准确的识别基于TCP连接状态的攻击报文,如针对SYN Flood攻击,TCP半连接状态攻击等。

 

  智能会话管理技术。针对上面提到的TCP连接并发的攻击,因为其本身有完整的TCP 三次握手,因此常规的TCP 代理技术并不能有效检测。为了避免这种情况,防火墙产品可以在TCP代理的基础上进一步改进,在TCP连接建立后,防火墙会主动检测该TCP连接的流量大小,如果设备存在大量的没有流量的空连接,则设备会主动将该TCP连接进行老化,避免这些空连接占用耗尽服务器的会话资源。

 

  HTTP两次重定向技术。针对上述提到的HTTP Get攻击类型,由于其属于正常的访问请求,因此在防护过程中,一方面可以通过实时监控单位时间内同一个IP地址发起的HTTP Get请求的数目来初步判断是否存在可能的攻击,如果超出一定的阀值将终止该IP地址的访问请求以保护服务器;另一方面,也可以使用HTTP Get两次重定向技术来检测这种攻击。在接受到HTTP Get请求之前,安全设备会与客户端浏览器进行虚拟连接,待浏览器发送HTTP Get报文请求后,将所要GET的URL进行重定向发向该浏览器,等待浏览器发起对该重定向链接的访问。如果浏览器再次发起该请求,则将该客户端加入到信任的IP列表,并再次重定向到浏览器所要请求的正确URL,后续可以根据该IP地址黑白名单信誉列表转发。

 

  除了上述方法之外,设备还有一些其他的方法来判断DDOS攻击,比如针对UDP Flood报文攻击,采取报文新建会话检查原则,将首包丢弃并等待客户重传,在这种情况下攻击报文将被过滤掉。针对其他的一些攻击方式如ICMP Flood,也可以使用智能流量检测技术,主动进行消息的发送速率,超过阀值的报文将被认为是无效报文做丢弃处理并记录日志,当速率低于设定的阈值下限后重新恢复报文的转发,这些方式配合流量自学习模型可以很好的识别攻击。


ddos攻击怎么防护

 

  3. 基于流量模型自学习的攻击检测方法

 

  对于部分缺乏状态的协议报文攻击,此时攻击报文属于正常报文,这种情况下,很难通过通用的检测技术对单个报文判断是否是攻击报文,此时流量自学习模型可以较好的解决这个问题。

 

  在这个流量模型学习的过程中,用户可以自定义学习周期,周期越长越能够准确反映用户的流量分布。通过一段时间的学习,系统将准确获取该用户在一段时间内的流量分布,形成包含L4-L7层信息的流量模型。其参数包括但不限于:周期内的带宽占用情况、L4层协议端口的流量分布统计、TOPN的IP地址流量统计、应用层协议的种类及带宽分布、TCP报文带宽速率、会话连接数目及每秒新建速率参数、ICMP/UDP报文的速率、ICMP/UDP的请求速率、HTTP协议的带宽大小、每秒请求数、最大连接数、客户端IP地址的分布范围等。通过获取周期内的流量模型,结合用户的流量规划参数,最终形成符合用户流量实际的比对基线,并作为后续判断网络中是否存在异常流量的标准。流量基线确立后,系统可以实时监控网络的流量并与基线进行比对,一旦超出基线标准一定的比例将被定义为异常流量,此时系统将生成动态过滤规则对网络流量进行过滤和验证,如验证源IP地址的合法性、对异常的流量进行丢弃,从而实现对DDOS攻击的防御。

 

  4. 基于云计算服务实现DDOS攻击防护

 

  在实际的DDOS攻击防护过程中,面对万兆以上超大规模的攻击流量,攻击对象的出口带宽可能被完全拥塞,此时企业内部的DDOS检测和防护措施已经无法解决问题,租用运营商的云计算DDOS服务成为现实的选择。为了提供超大规模的云计算DDOS攻击防护能力,需要从以下3个步骤进行考虑:

 

  首先,需要构建一个超高性能的DDOS攻击检测平台,实现对用户业务流量进行分析监控。在这个过程中,需要考虑通过流量镜像、RSPAN、NetStream等多种技术,将需要分析攻击的用户流量引导到DDOS攻击检测平台,再综合利用检测平台的各种技术最终实现对用户流量的攻击检测。其次,当攻击检测平台探测到疑似异常攻击流量后,将借助云计算DDOS服务管理中心,通过类似BGP路由发布等方式,将用户的疑似攻击流量自动牵引到服务商的流量清洗中心进行恶意流量清除。最后,攻击清除后的合法流量将通过策略路由、MPLS VPN、双链路等多种方式回注到原有网络,并上报清洗日志到业务管理中心生成各种攻击报告,以便提供给云计算DDOS服务的租户审计。综合上述过程,可以看到超高的攻击检测性能和城域网内部就地清除攻击报文的能力,是云计算服务商的优势所在。

 

  当然,在运营商搭建高性能攻击检测平台的过程中,除了上述提到的一些攻击检测方式

 

  外,云计算服务商还可以充分利用云安全检测机制来识别攻击。比较典型的有基于IP信誉和 恶意URL地址库的识别机制。对于恶意的IP地址和和Wwebsite URL链接访问流量直接拦截丢弃,最大限度提升防护效率。

 

  随着互联网的发展,网络安全问题也日益严峻,ddos攻击怎么防护?以上就是详细的解答,可以采取一些措施来有效防御DDoS攻击,保障网络安全。保障企业业务的正常运作,网络的安全使用。


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售前小志 2026-03-09 14:04:05

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  ddos攻击怎么防护?

 

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  智能会话管理技术。针对上面提到的TCP连接并发的攻击,因为其本身有完整的TCP 三次握手,因此常规的TCP 代理技术并不能有效检测。为了避免这种情况,防火墙产品可以在TCP代理的基础上进一步改进,在TCP连接建立后,防火墙会主动检测该TCP连接的流量大小,如果设备存在大量的没有流量的空连接,则设备会主动将该TCP连接进行老化,避免这些空连接占用耗尽服务器的会话资源。

 

  HTTP两次重定向技术。针对上述提到的HTTP Get攻击类型,由于其属于正常的访问请求,因此在防护过程中,一方面可以通过实时监控单位时间内同一个IP地址发起的HTTP Get请求的数目来初步判断是否存在可能的攻击,如果超出一定的阀值将终止该IP地址的访问请求以保护服务器;另一方面,也可以使用HTTP Get两次重定向技术来检测这种攻击。在接受到HTTP Get请求之前,安全设备会与客户端浏览器进行虚拟连接,待浏览器发送HTTP Get报文请求后,将所要GET的URL进行重定向发向该浏览器,等待浏览器发起对该重定向链接的访问。如果浏览器再次发起该请求,则将该客户端加入到信任的IP列表,并再次重定向到浏览器所要请求的正确URL,后续可以根据该IP地址黑白名单信誉列表转发。

 

  除了上述方法之外,设备还有一些其他的方法来判断DDOS攻击,比如针对UDP Flood报文攻击,采取报文新建会话检查原则,将首包丢弃并等待客户重传,在这种情况下攻击报文将被过滤掉。针对其他的一些攻击方式如ICMP Flood,也可以使用智能流量检测技术,主动进行消息的发送速率,超过阀值的报文将被认为是无效报文做丢弃处理并记录日志,当速率低于设定的阈值下限后重新恢复报文的转发,这些方式配合流量自学习模型可以很好的识别攻击。


ddos攻击怎么防护

 

  3. 基于流量模型自学习的攻击检测方法

 

  对于部分缺乏状态的协议报文攻击,此时攻击报文属于正常报文,这种情况下,很难通过通用的检测技术对单个报文判断是否是攻击报文,此时流量自学习模型可以较好的解决这个问题。

 

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