一、DDoS攻击：数字化时代的“网络洪水”

DDoS（分布式拒绝服务）攻击通过控制大量僵尸主机向目标服务器发送海量无效请求，耗尽其带宽、计算资源或连接数，导致合法用户无法访问服务。据统计，2023年全球DDoS攻击频率同比增长42%，单次攻击峰值流量突破1.5Tbps，攻击目标从传统金融、政府机构扩展至云服务、物联网等新兴领域。

攻击特点：

1. 规模化：利用物联网设备漏洞组建僵尸网络，攻击源数量可达百万级；
2. 复杂化：混合UDP泛洪、HTTP慢速攻击、DNS放大攻击等多种类型；
3. 持久化：攻击持续时间从数小时延长至数天，甚至采用“脉冲式”攻击规避检测。

企业痛点：

• 业务中断导致直接经济损失（如电商交易失败、在线教育课程中断）；
• 品牌声誉受损，用户流失率上升；
• 传统安全设备（如防火墙、IPS）在应对大规模攻击时性能瓶颈显著。

二、深信服应用交付：从流量管理到主动防御的进化

深信服应用交付系统（AD，Application Delivery）通过整合负载均衡、SSL卸载、智能路由等功能，构建起覆盖“检测-清洗-调度-恢复”的全流程DDoS防护体系。

1. 多维度流量检测：精准识别攻击特征

技术实现：

• 基线学习：通过机器学习算法建立正常流量模型（如请求频率、数据包长度、协议分布），实时检测偏离基线的异常流量；
• 行为分析：基于用户会话、API调用链等上下文信息，识别慢速攻击、CC攻击等隐蔽威胁；
• 威胁情报联动：对接全球DDoS攻击情报平台，动态更新攻击特征库。

案例：某金融客户遭遇混合型DDoS攻击（UDP+HTTP），深信服AD通过分析数据包载荷中的异常字符串，在攻击发起后3秒内完成识别并触发防护策略。

2. 智能流量清洗：分层净化攻击流量

清洗架构：

• 边缘清洗：在运营商骨干网部署清洗节点，就近拦截大规模泛洪攻击（如NTP/DNS放大攻击），减少攻击流量进入企业内网；
• 本地清洗：通过硬件加速卡实现L4-L7层深度检测，过滤SQL注入、XSS等应用层攻击；
• 动态阈值调整：根据业务高峰期流量波动自动调整清洗阈值，避免误拦截合法请求。

技术参数：

• 清洗容量：支持100Gbps+线速处理；
• 延迟增加：<50μs（对合法流量无感知）；
• 误报率：<0.01%。

3. 弹性架构设计：保障业务连续性

高可用方案：

• 双活部署：主备设备实时同步会话状态，故障切换时间<1秒；
• 云地联动：与公有云DDoS防护服务（如阿里云DDoS高防）无缝对接，实现“本地清洗+云端引流”混合防护；
• 弹性扩容：支持按需调用云端清洗资源，应对超大规模攻击（如Tbps级）。

某电商案例：在“双11”期间遭遇300Gbps DDoS攻击，深信服AD通过动态调度云端清洗资源，确保订单系统0中断，交易额同比增长25%。

三、实战建议：企业如何构建DDoS防护体系

1. 防护策略优化

• 分级防护：根据业务重要性划分防护等级（如核心交易系统采用“边缘+本地”双层清洗）；
• 白名单机制：对已知合法IP（如合作伙伴、API调用方）放行，减少误拦截；
• 攻击溯源：通过日志分析定位攻击源，配合执法机构取证。

2. 应急响应流程

1. 监测预警：AD系统实时推送攻击告警（邮件/短信/企业微信）；
2. 策略调整：自动或手动触发更严格的清洗规则（如降低HTTP请求频率阈值）；
3. 业务恢复：攻击缓解后，通过AD的健康检查功能逐步恢复流量；
4. 复盘报告：生成攻击时间线、流量分布、防护效果等数据，优化后续策略。

3. 长期安全建设

• 定期演练：模拟DDoS攻击场景，测试防护体系有效性；
• 技术迭代：关注5G、IPv6等新技术带来的攻击面变化，升级AD系统；
• 人员培训：提升运维团队对DDoS攻击的识别和应急能力。

四、未来趋势：AI驱动的智能防护

深信服正在研发基于AI的DDoS防护2.0方案，通过以下技术实现质的飞跃：

• 攻击预测：利用时间序列分析预测攻击发生概率，提前调度资源；
• 自适应清洗：根据攻击类型动态调整检测算法（如对CC攻击启用JavaScript挑战）；
• 零信任架构：结合用户身份、设备指纹等多因素认证，构建“防御+认证”双保险。

结语：在DDoS攻击日益猖獗的今天，深信服应用交付系统通过“检测精准化、清洗智能化、架构弹性化”三大核心能力，为企业构建起坚不可摧的网络防线。未来，随着AI技术的深度融合，DDoS防护将从“被动应对”转向“主动防御”，为数字化业务保驾护航。