高防服务器
还是拿最开始重庆火锅店举例,高防服务器就是给重庆火锅店增加了两名保安,这两名保安可以让保护店铺不受流氓骚扰,并且还会定期在店铺周围巡逻防止流氓骚扰。
高防服务器主要是指能独立硬防御 50Gbps 以上的服务器,能够帮助网站拒绝服务攻击,定期扫描网络主节点等,这东西是不错,就是贵
黑名单
面对火锅店里面的流氓,我一怒之下将他们拍照入档,并禁止他们踏入店铺,但是有的时候遇到长得像的人也会禁止他进入店铺。这个就是设置黑名单,此方法秉承的就是 “错杀一千,也不放一百” 的原则,会封锁正常流量,影响到正常业务。
DDoS 清洗
DDos 清洗,就是我发现客人进店几分钟以后,但是一直不点餐,我就把他踢出店里。
DDoS 清洗会对用户请求数据进行实时监控,及时发现 DOS 攻击等异常流量,在不影响正常业务开展的情况下清洗掉这些异常流量。
CDN 加速
CDN 加速,我们可以这么理解:为了减少流氓骚扰,我干脆将火锅店开到了线上,承接外卖服务,这样流氓找不到店在哪里,也耍不来流氓了。
在现实中,CDN 服务将网站访问流量分配到了各个节点中,这样一方面隐藏网站的真实 IP,另一方面即使遭遇 DDoS 攻击,也可以将流量分散到各个节点中,防止源站崩溃。
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Dos拒绝服务攻击是通过各种手段消耗网络带宽和系统CPU、内存、连接数等资源,直接造成网络带宽耗尽或系统资源耗尽,使得该目标系统无法为正常用户提供业务服务,从而导致拒绝服务。
常规流量型的DDos攻击应急防护方式因其选择的引流技术不同而在实现上有不同的差异性,主要分为以下三种方式,实现分层清洗的效果。
1. 本地DDos防护设备
一般恶意组织发起DDos攻击时,率先感知并起作用的一般为本地数据中心内的DDos防护设备,金融机构本地防护设备较多采用旁路镜像部署方式。
本地DDos防护设备一般分为DDos检测设备、清洗设备和管理中心。首先,DDos检测设备日常通过流量基线自学习方式,按各种和防御有关的维度:
比如syn报文速率、http访问速率等进行统计,形成流量模型基线,从而生成防御阈值。
学习结束后继续按基线学习的维度做流量统计,并将每一秒钟的统计结果和防御阈值进行比较,超过则认为有异常,通告管理中心。
由管理中心下发引流策略到清洗设备,启动引流清洗。异常流量清洗通过特征、基线、回复确认等各种方式对攻击流量进行识别、清洗。
经过异常流量清洗之后,为防止流量再次引流至DDos清洗设备,可通过在出口设备回注接口上使用策略路由强制回注的流量去往数据中心内部网络,访问目标系统。
2. 运营商清洗服务
当流量型攻击的攻击流量超出互联网链路带宽或本地DDos清洗设备性能不足以应对DDos流量攻击时,需要通过运营商清洗服务或借助运营商临时增加带宽来完成攻击流量的清洗。
运营商通过各级DDos防护设备以清洗服务的方式帮助用户解决带宽消耗型的DDos攻击行为。实践证明,运营商清洗服务在应对流量型DDos攻击时较为有效。
3. 云清洗服务
当运营商DDos流量清洗不能实现既定效果的情况下,可以考虑紧急启用运营商云清洗服务来进行最后的对决。
依托运营商骨干网分布式部署的异常流量清洗中心,实现分布式近源清洗技术,在运营商骨干网络上靠近攻击源的地方把流量清洗掉,提升攻击对抗能力。
具备适用场景的可以考虑利用CNAME或域名方式,将源站解析到安全厂商云端域名,实现引流、清洗、回注,提升抗D能力。进行这类清洗需要较大的流量路径改动,牵涉面较大,一般不建议作为日常常规防御手段。
总结
以上三种防御方式存在共同的缺点,由于本地DDos防护设备及运营商均不具备HTTPS加密流量解码能力,导致针对HTTPS流量的防护能力有限
同时由于运营商清洗服务多是基于Flow的方式检测DDos攻击,且策略的颗粒度往往较粗,因此针对CC或HTTP慢速等应用层特征的DDos攻击类型检测效果往往不够理想。
对比三种方式的不同适用场景,发现单一解决方案不能完成所有DDos攻击清洗,因为大多数真正的DDos攻击都是“混合”攻击(掺杂各种不同的攻击类型)。
比如:以大流量反射做背景,期间混入一些CC和连接耗尽,以及慢速攻击。这时很有可能需要运营商清洗(针对流量型的攻击)先把80%以上的流量清洗掉,把链路带宽清出来
在剩下的20%里很有可能还有80%是攻击流量(类似CC攻击、HTTP慢速攻击等),那么就需要本地配合进一步进行清洗。
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