- 动态访问控制策略调整
- 基于流量特征的动态调整：在 DDoS 攻击期间，流量特征会发生显著变化。可以根据实时流量监测来动态调整访问控制策略。例如，当检测到大量来自某个 IP 地址段的异常流量，如流量速率突然超过正常阈值数倍且数据包内容呈现单一模式（可能是 DDoS 攻击流量），自动将该 IP 地址段加入访问控制列表（ACL）的黑名单，限制其访问权限。并且，在攻击结束后，经过一段时间的观察，如果该 IP 地址段的流量恢复正常，可以将其从黑名单中移除，恢复正常访问。
- 基于用户行为的动态调整：对用户行为进行实时分析，根据用户的操作习惯和行为模式来动态改变访问权限。正常用户在访问系统时有一定的行为规律，如特定的访问时间、访问资源类型和操作频率。当发现用户行为与正常模式出现较大偏差，且疑似受到 DDoS 攻击利用（如某个用户账号短时间内发起大量不符合其日常操作的请求），可以暂时降低该用户的访问权限，如限制其访问高敏感资源或降低其请求频率上限，同时触发身份验证或告警机制，要求用户重新验证身份。
- 精细化访问控制策略制定
- 资源级别访问控制：对网络资源进行精细划分，根据资源的重要性和敏感性制定不同级别的访问控制策略。例如，将企业的核心数据库、财务系统等关键资源划分为最高安全级别，只有经过严格授权的特定用户角色（如财务主管、系统管理员）在特定的网络环境和设备上才能访问；对于一些相对不重要的公共资源，如企业内部的新闻公告页面，可以设置较宽松的访问权限，允许所有内部员工自由访问。这样，在 DDoS 攻击发生时，可以优先保障关键资源的访问控制，避免攻击流量轻易访问到核心资源。
- 基于协议和端口的访问控制：针对不同的网络协议和端口进行精细化访问控制。许多 DDoS 攻击会利用特定的协议或端口进行攻击，如 UDP 洪水攻击主要针对 UDP 端口，HTTP 洪水攻击针对 HTTP 协议相关端口。通过在防火墙或入侵防御系统（IPS）中设置基于协议和端口的访问控制规则，如限制外部网络对内部网络某些高风险 UDP 端口的访问，或者对 HTTP 请求进行深度包检测，根据请求的来源、内容和频率等因素限制不符合正常使用模式的访问，可以有效阻止部分类型的 DDoS 攻击。
- 多层访问控制策略融合
- 网络边界与内部网络融合：在网络边界（如防火墙）和内部网络的访问控制设备（如内部防火墙、主机防火墙）之间实现策略融合。网络边界的访问控制主要负责过滤来自外部网络的可疑流量，而内部网络的访问控制则侧重于防止攻击在内部网络中扩散。例如，当网络边界检测到疑似 DDoS 攻击流量并进行部分过滤后，将相关的攻击信息（如攻击源 IP 地址、攻击类型等）传递给内部网络的访问控制设备，内部设备可以根据这些信息进一步加强对内部资源的保护，如对与攻击源 IP 地址相关的内部流量进行重点监控，或者对可能受到攻击影响的内部服务器进行隔离保护。
- 物理访问控制与逻辑访问控制结合：将物理访问控制（如数据中心的门禁系统、服务器机房的门锁等）和逻辑访问控制（如网络权限控制、系统登录控制）相结合。在 DDoS 攻击防护中，物理访问控制可以防止攻击者通过物理接触服务器等设备来篡改访问控制策略或植入恶意设备。例如，确保只有经过授权的人员能够进入服务器机房，并且在进入机房后，这些人员的网络操作仍然受到严格的逻辑访问控制，通过这种多层的访问控制策略融合，可以提高整体的 DDoS 攻击防御能力。
- 利用人工智能和机器学习优化访问控制策略
- 行为分析模型构建：利用人工智能和机器学习技术构建用户和系统行为分析模型。通过对大量历史数据（包括正常访问数据和以往 DDoS 攻击数据）的学习，模型可以识别出正常行为模式和各种 DDoS 攻击相关的异常行为模式。例如，对于一个在线购物网站，机器学习模型可以学习正常用户的购物流程，包括浏览商品、添加购物车、下单支付等操作的时间间隔、频率等模式。当检测到不符合正常模式的行为，如大量账号同时进行异常频繁的下单操作（可能是 DDoS 攻击的一部分），可以及时调整访问控制策略，限制这些可疑行为。
- 策略自动优化建议：人工智能和机器学习还可以根据攻击态势和系统响应情况提供访问控制策略的自动优化建议。例如，在经历了一次新型的 DDoS 攻击后，模型可以分析攻击突破访问控制策略的环节，提出针对性的改进措施，如调整某个访问控制规则的参数、增加新的检测规则或者改变资源访问的优先级设置，以提高访问控制策略在未来应对类似攻击时的有效性。