来自 应用 2021-08-26 12:01 的文章

防cc攻击_服务器防火墙怎么关闭_快速解决

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Shutterstock ID 1694040466近年来,分布式拒绝服务(DDoS)攻击的数量和严重程度呈指数级上升。成功攻击的潜在商业后果是巨大的,甚至是存在的。许多组织根本没有准备好应对现代DDoS攻击。通过利用人工智能和机器学习等现代技术,有可能保护数字资产免受最致命的DDoS攻击,而对合法用户没有任何影响。在本文中,我们将探讨复杂的DDoS攻击所带来的风险,并解释组织如何应对这种高级威胁。消除DDoS误解首先,让我们澄清一些误解。误解#1:所有DDoS攻击都是洪水攻击。诚然,洪水袭击是最常见的问题。但是,DDoS攻击是来自分布式资源的任何攻击,阻止合法用户访问资源。根据所使用的DDoS技术,即使吞吐量相对较小,攻击也可以成功。误解#2 DDoS攻击仅针对网站。请注意,我们在上面使用了"资源"一词。DDoS攻击不仅针对网站,还可以针对电子邮件服务器、数据库、电话系统和任何其他网络连接端点。误解3:攻击旨在破坏。所有类型的威胁参与者不时使用DDoS攻击来造成损害和中断。然而,这并不是唯一的动机。许多DDoS攻击实际上是出于利益动机。犯罪分子对组织进行临时DDoS攻击,以显示他们可以禁用目标资产。然后,他们威胁要发动更具破坏性的攻击,除非支付赎金。DDoS攻击有什么大不了的?在过去三年中,每年观察到的攻击次数急剧增加。与此同时,洪水攻击的平均带宽从2016年的1 Gbps增长到2019年的5 Gbps,ddos防御金山,增长了600%。去年,Link11网络中最大的个人攻击达到700 Gbps以上。现代企业越来越依赖于他们的数字基础设施,防御ddos攻击路由器,关键资产的破坏可能是毁灭性的。DDoS攻击的后果可能包括:直接经济损失。攻击会造成数百万美元的损失补救。损害为了名誉。这很难量化,但有可能灾难性的。迷路了生产力。补救DDoS攻击的机会成本通常是重要数据盗窃。DDoS攻击有时用于分散安全资源,而数据被盗。监管仔细检查。一些管理框架需要特定级别的数据可用性,因此攻击可能导致不遵从性。对于依赖IT系统永久可用性的组织来说,DDoS攻击甚至可以证明是一种存在威胁。为什么传统防御是不够的传统上,防火墙和基于硬件的入侵检测系统(IDS)是防御DDoS攻击的主要手段。然而,对付现代的、复杂的攻击,服务器怎么防御cc攻击,这些工具是不够的。防火墙和IDS设备使用一组规则来确定允许哪些外部连接,以及阻止哪些外部连接。传统的防火墙很容易因洪水攻击而过载,这会造成请求的突然、指数级(10000倍或更多)增长。检查每个违反请求将消耗比这些解决方案可用的资源多得多的资源,因此它们会失败。另一方面,IDS设备被设计用来监视数据流量。当活动出现异常峰值时,设备会限制或阻止被视为恶意的流量。但是,依赖IDS设备进行DDoS缓解有两个主要问题:1IDS设备的配置和维护是一个专门的领域,而大多数组织内部并不具备这些技能。2只有当防火墙有效时(例如,路由器和服务器才是有效的)。当攻击量达到超过组织的Internet带宽时,所有内部防护措施都将失效。而且,传统安全防御措施不足以应对现代DDoS攻击还有一个原因:检测远不容易。并非所有的DDoS攻击都有明显的"提示"使其易于检测。由于传统安全解决方案通常无法检测到DDoS攻击模式,因此它们对于DDoS缓解几乎毫无用处。观看NimbusDDoS和Link11的网络研讨会录音,了解如何避免最常见的DDoS事件响应错误。立即观看网络研讨会智能DDoS攻击人工智能(AI)、机器学习(ML)和物联网(IoT)都被用来增加DDoS攻击的破坏力物联网由全球数十亿台设备组成,从闭路电视摄像机到智能冰箱,大规模ddos最佳防御点,它们有两个共同特点:1他们都有互联网连接。2大多数人都非常缺乏安全感。这使得它们很容易成为僵尸网络的猎物。如果你关注媒体,你可能会意识到物联网僵尸网络被用于进行规模空前的洪水攻击。据估计,Mirai僵尸网络包括多达250万个独特的设备,足以淹没地球上的任何资产。同时,AI和ML正被用于设计更智能的DDoS攻击。使用自学习算法,这些自动攻击分析目标系统的行为,"猜测"正在使用的安全解决方案,并相应地选择攻击方法。简单地说,"智能"DDoS攻击所造成的威胁远远超出了我们过去所看到的任何威胁。智能攻击需要智能安全内部部署解决方案无法阻止现代攻击,因为当攻击到达组织的IT系统时,为时已晚。另一方面,基于云的解决方案可以在流量到达组织的it系统之前过滤、分析甚至阻塞流量。因此,只有使用基于云的解决方案才能全面缓解DDoS攻击。以Link11的云安全平台为例。该平台采用三个步骤来识别和抵御DDoS攻击:步骤1:指纹识别分析传入流量,并为每个客户端分配一个唯一的"指纹"。每一个指纹都是由数百个独特的属性组成的,比一个IP地址要细微得多。这确保合法用户能够随时访问资产,同时阻止包含已知攻击模式的指纹。第二步:人工智能分析阻止已知的攻击是不够的。该平台的自学习人工智能模块分析恶意活动的流量,甚至能够识别人工智能驱动的攻击。该模块还通过向攻击者发送虚假信息来主动中断攻击。例如,向攻击者发出信号,表明某个资产已被"取下",而实际上合法用户仍可访问该资产。步骤3:使用威胁情报交叉检查流量最后,该平台根据实时威胁情报交叉检查所有通信量,以确定是否与已知的恶意活动匹配。这使得平台能够在接受合法请求的同时阻止恶意活动。关键的是,每次平台识别出新的威胁时,攻击序列都会存储在数据库中以备将来参考。如果相同的攻击序列再次被检测到,它会立即被阻止。手动与自动DDoS抵御从历史上看,DDoS缓解服务依赖于人为干预—无论是内部安全人员还是安全服务提供商。典型的手动工作流如下所示:1事件检测,例如,通过电子邮件发送给SOC。2SOC启动事件响应。三。SOC验证完成并启用缓解。平均来说,这个过程从端到端大约需要35分钟。排名前5%的安全团队可以在20分钟内完成,而排名后5%的团队则需要超过100分钟。这只是为了达到验证的目的。手动缓解可能需要大约15分钟才能完成,通常需要多次迭代才能避免阻塞合法流量。它也容易出现人为错误。现在,将其与自动化工作流进行比较:1自动检测到事件。2缓解方案已激活。三。反向主动攻击验证。对于业界领先的DDoS抵御解决方案,如Link11的云安全平台,从检测到完全缓解的整个过程在几秒钟内完成,即使对于未知威胁也是如此。保护您的资产免受DDoS攻击为了保护您的组织免受DDoS攻击,您需要一个集成了AI和自动化的解决方案。Link11的云安全平台使用专有的AI和ML算法来实时识别甚至是全新的威胁,而无需人工干预。因此,您的组织将获得:即时、无缝地缓解已知攻击,对合法攻击没有影响用户。从不-在10年内DDoS攻击缓解之前秒。满了抵御DDoS攻击,保证99.99%的可用性,集群部署防御ddos,极大地降低了网络风险,并可能为DDoS攻击损失节省数百万美元。要了解更多有关我们业界领先的DDoS抵御服务的信息,请访问我们的产品网站。