CDN是什么

安全加速CDN是集分布式DDoS防护、CC防护、WAF防护、BOT行为分析为一体的安全加速解决方案。

CDN的产品特性分为AI+行为分析检测、安全能力开放、安全可视化以及高可靠、高可用的服务
1、AI+行为分析检测:在OWASP TOP 10防御的基础上,引入AI防御能力,提高漏洞检出率,降低安全事件误报率,快速响应安全威胁。
2、安全能力开放:全面开放自定义规则安全能力,引入语义解析引擎,用户可以通过正则或者字符串的方式,自定义安全防护策略,满足个性化防御需求。
3、安全可视化:默认提供详细报表分析、全量日志查询和告警功能,全面了解业务带宽使用情况,业务安全情况,快速决策和处置安全问题。
4、高可靠、高可用的服务:后端自动监控业务可靠性,动态调度,提供高可靠、高可用的WAF防护服务。

CDN的产品功能包括Web攻击防护、应用层DDoS防护、合规性保障、HTTP流量管理以及安全可视化

一、Web攻击防护
1、OWASP TOP 10威胁防护:有效防御 SQL注入、XSS攻击、命令/代码执行、文件包含、木马上传、路径穿越、恶意扫描等OWASP TOP 10攻击。专业的攻防团队7*24小时跟进0day漏洞,分析漏洞原理,并制定安全防护策略,及时进行防护。

2、智能语义解析引擎:提供智能语义解析功能,在漏洞防御的基础上,增强SQL注入和XXS攻击检测能力。

3、AI检测和行为分析:通过对德迅云积累海量日志进行学习和训练输出多种Web安全防护模型,对用户多请求的多元因子进行智能分析,有效提高检出率,降低误报率;通过信息孤岛、行为检测分析,识别恶意攻击源,保护网站安全。

二、应用层DDoS防护
1、CC、HTTP Flood攻击防御:
威胁情报库:通过大数据分析平台,实时汇总分析攻击日志,提取攻击特征并进行威胁等级评估,形成威胁情报库。
个性化策略配置:如请求没有命中威胁情报库中的高风险特征,则通过IP黑白名单、访问频率控制等防御攻击。
日志自学习:实时动态学习网站访问特征,建立网站的正常访问基线。
人机校验:当请求与网站正常访问基线不一致时,启动人机校验(如JS验证、META验证等)方式进行验证,拦截攻击。

2、慢连接攻击防御:
对Slow Headers攻击,通过检测请求头超时时间、最大包数量阈值进行防护。
对Slow Post攻击,通过检测请求小包数量阈值进行防护。

三、合规性保障
1、自定义防护规则:用户可以对HTTP协议字段进行组合,制定访问控制规则,支持地域、请求头、请求内容设置过滤条件,支持正则语法。
2、网页防篡改:采用强制静态缓存锁定和更新机制,对网站特定页面进行保护,即使源站相关网页被篡改,依然能够返回给用户缓存页面。
3、访问日志审计:记录所有用户访问日志,对访问源进行TOP N,提供趋势分析,可以根据需要提供日志下载功能。
4、数据防泄漏:对response报文进行处理,对响应内容和响应进行识别和过滤,根据需要设置数据防泄漏规则,保护网站数据安全。

四、HTTP流量管理
1、支持HTTP流量管理:可以设置源IP或者特点接口访问速率,对超过速率的访问进行排队处理,减缓服务器压力。

2、请求头管理:可以根据业务需要对请求头和响应头进行处理,可进行请求头替换或者敏感信息隐藏设置。

五、安全可视化
1、四大安全分析报表:默认提供Web安全攻击报表、CC攻击防护报表、用户访问统计报表和自定义规则命中报表,满足业务汇报和趋势分析需求。

2、实时数据统计:提供基于均值和峰值带宽统计信息,提供攻击带宽和正常占比,随时关注业务状况。提供多种组件,了解业务监控和核心指标变化情况。

3、全量日志处理:提供全量日志查询和下载功能,可以通过OpenAPI接口获取实时日志或离线日志信息。

主要的应用场景还是在于网站服务这一块,网站被攻击或者是黑客敲诈勒索,发起大量的恶意请求,长时间占用消耗服务器的核心资源,造成服务器故障,如CPU、内存、带宽,导致网站业务响应缓慢或是无法正常提供服务。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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