曲速未来 发布:面对DDoS攻击只能被动接受?——防御DDoS的新思路

区块链安全咨询公司曲速未来指出,DDoS攻击日益频繁且复杂,传统的高防机房和IP跳变方案存在局限。新型防御思路强调事前防御,通过弹性安全区域(ESZ)打破规则依赖,实现智能防御。这种方案能有效防御各种DDoS/CC攻击,同时降低企业防御成本。企业应选择适合自身的防御策略,以应对不断演变的网络威胁。

 

 

区块链安全咨询公司 曲速未来 表示:近年来DDoS攻击频频发生,很多企业都不知如何防御DDoS攻击,同时基于DDoS攻击的勒索事件也在上演,攻击者要求企业支付勒索金额以免受攻击。至此,DDoS攻击的危害已从使网络瘫痪造成业务损失,演变成了赤裸裸的金钱勒索,只能选择被动接受。

 

一直以来,安全的核心问题都是攻防双方的成本博弈。DDoS攻击是一种实施成本较低且技术手段最为容易的恶意攻击方式,近年来,DDoS/CC攻击在激烈商业竞争的推动下,不断呈现复杂化、智能化、工具化的特点,使得传统防御方式无力应对,成为互联网行业的主要威胁。 

 

自DDoS爆发以来,众多安全厂商纷纷给出了防御方案,防御的攻击流量峰值不断被刷新,人心惶惶的同时,安全厂商的作用似乎逐渐突显。然而,这对企业来说意味什么呢?意味着不可预知的更高攻击峰值,无法预测的防御效果,以及不可控的高额防御成本! 

 

为什么这么说?让我们先看看传统的DDoS防御方案是怎么防御DDoS攻击的。目前比较普遍的方案主要是两种:高防机房和IP跳变方案。 

 

首先来说高防机房,这个大家都知道,最为传统的防御DDoS方案,通过在机房部署DDoS防护设备,对访问服务器的流量进行清洗来实现防御。无论现在市场上的高防机房有什么样的优化与改进,这种方案总摆脱不了几个致命的缺陷:

1、通过特征规则过滤或行为分析来识别威胁,属于事后的解决方法,永远无法解决不断变化的攻击手段;

2、通过大带宽来清洗,带宽资源池必须大于攻击带宽,因此对于超大流量攻击略显乏力,同时企业的防护成本完全不可控。 

 

再来说IP跳变的方案,这种方案相比较高防机房进阶了不少,通过分布式防护节点分流,可以灵活调度,智能防御。可是缺点是什么呢?

1、资源是有限的,企业的防护能力受限于购买的防护节点数,也就是说超过所购买的防护节点防御能力的攻击,是防不住的,所以企业可能面临高额的防护费用,以及甚至不知道应该购买多少才能抵御未知的威胁的问题;

2、必须通过调度中心进行调度,这就给攻击者提供了明确的攻击点,无论安全厂商如何宣称调度中心的安全性,与众多的安全事件一样,这都是无法预知的风险点。

 

随着安全威胁的越来越不可知,使用颠覆性的技术思路来解决困扰业界20多年的互联网安全问题,已经成为企业的最终需求,也是安全厂商追求的最终目标。这一两年,创新型的安全厂商层出不穷,每一项技术创新都可圈可点,但是令人遗憾的是,这些创新都是在某一个领域,或是某一个攻击点进行的创新,可以解决局部的安全问题。而企业的安全需求往往是全面的,一揽子方案解决所有问题,永无后患,而不是像现在这样,需要购买不同安全厂商的不同产品,不断对接,面对安全问题还要找不同的厂商定位解决。 

 

全新的防御DDoS思路应该不依赖规则,事前防御的思路,可以向除DDoS外的其他安全领域扩展,打破现有传统安全思维桎梏,带给企业一个真正干净的网络:在互联网和云之间构建一个弹性安全区域(Elastic Security Zone, ESZ),打破安全防护对特征规则的依赖,将安全威胁完全屏蔽在ESZ之外。 

 

这种方案可以完全可以不关心攻击流量大小,彻底防住任何DDoS/CC攻击。具体的实现方法是通过可弹性扩缩的分布式云防护节点,在用户与防护节点之间建立加密的IP隧道,准确识别合法报文,阻止非法流量进入,彻底防御CC攻击等资源消耗型攻击。同时,智能识别并屏蔽恶意泄露IP终端,使攻击行为始终处于自耗尽状态。当发生超大流量攻击时,可根据影响范围,迅速将业务分摊到未受影响的节点。当受影响节点修复后,会自动上线并将业务流量导入。这类似于人类的细胞再生修复原理,当其中的部分细胞受到病毒攻击坏死时,健康细胞会自动接管所有工作。同时,细胞本身具备再生修复的能力,再生细胞修复后可迅速重新开始工作。

 

常见防御DDoS的措施都有它们的优点和缺点,现在的DDoS发起方式越来越简单化,成本也越来越低,导致同行业的竞争对手对别家的企业攻击也越来越频繁还非常方便,那企业自身防御攻击就要根据自己的实际情况去选择一款适合自己的防御方式,以用来保障企业的运行能够正常。

 

区块链安全咨询公司 曲速未来 表示:目前互联网环境越来越复杂,网络攻击变得越来越频繁,对各大互联网企业造成的影响和损失也越来越大,为了保障服务器的稳定运行,曲速未来建议一定要提早选择像曲速未来这样专业的网络安全公司来进行防御,不要等到服务器崩溃再想办法,到时的损失就无法弥补了。

 

 

本文内容由 曲速未来 (WarpFuture.com) 安全咨询公司整理编译,转载请注明。 曲速未来提供包括主链安全、交易所安全、交易所钱包安全、DAPP开发安全、智能合约开发安全、网络安全等相关安全类的业务咨询服务。

 

源码地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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