防护层级
- 网络层防护：
- 流量清洗：在网络层对进入的流量进行清洗，识别并过滤掉恶意的 DDoS 流量。通过分析流量的特征，如源 IP 地址、目的 IP 地址、端口号、协议类型等，判断哪些流量是异常的攻击流量并将其丢弃，保证正常流量能够顺利到达服务器
- 带宽限制与分配：对流量进行带宽限制，防止大量的 DDoS 攻击流量耗尽网络带宽。区分正常流量和攻击流量，为正常流量分配足够的带宽，同时限制攻击流量的带宽占用，确保正常用户的访问不受影响
- 应用层防护：
- 协议验证：在应用层对各种应用协议（如 HTTP、HTTPS 等）进行验证。检查每个请求是否符合协议规范，例如检查请求头是否完整、请求方法是否合法等，对于不符合协议规范的请求，判定为攻击流量并进行拦截，可有效防御如 HTTP Flood 攻击等利用协议漏洞的攻击方式
- 会话管理：对用户会话进行管理，识别并限制异常的会话请求。通过跟踪会话的创建、维持和结束过程，判断会话的合法性，防止攻击者发起大量的虚假会话请求来耗尽服务器资源.
防护技术
- 特征检测技术：
- 基于签名的检测：维护一个已知 DDoS 攻击签名的数据库，这些签名是根据以往的 DDoS 攻击模式提取出来的，如特定的恶意数据包格式、攻击工具留下的特殊标记等。当流量进入时，将其与签名数据库进行比对，若发现匹配的签名，则判定为 DDoS 攻击并进行拦截，对于已知的、具有明显特征的 DDoS 攻击效果显著.
- 行为模式识别：观察流量的行为模式，包括流量的速率、请求的频率、来源 IP 的分布等。正常情况下，来自不同 IP 地址的访问请求在时间和空间上是相对分散的，若发现大量请求集中在短时间内从少数几个 IP 地址或者网段发出，且请求的行为模式不符合正常用户的操作习惯，如频繁发送相同的请求，便将其判定为 DDoS 攻击，能够发现一些没有明显签名但行为异常的 DDoS 攻击
- 智能分析技术：
- 机器学习算法应用：利用机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等，对流量进行智能分析。这些算法从大量的正常流量和攻击流量样本中学习特征，构建模型，进而区分正常的 HTTP 请求和伪装成正常请求的 DDoS 攻击流量
- 行为分析与信誉评估：通过对用户或 IP 地址的历史行为进行分析和信誉评估，来判断其是否可能发起 DDoS 攻击。例如，若某个 IP 地址在过去曾多次参与过攻击行为，或其行为模式与正常用户有较大差异，系统会降低其信誉等级，并对其后续的请求进行更严格的审查或限制
- 其他防护技术
- 速率限制：限制特定 IP 地址或 Web 应用程序路径的请求速率，防止攻击者通过发送大量请求压垮服务器。
- 黑名单：维护一份已知恶意 IP 地址或代理的列表，直接阻止来自这些地址的流量。
- 地理围栏：根据地理位置限制流量，阻止来自特定区域的恶意活动。
- CAPTCHA：使用 CAPTCHA 挑战来区分人类用户和恶意机器人，增加攻击者的攻击难度。