遭遇疯狂 cc 攻击的一个周末

8月4日那一夜,DDoS 攻击黑夜来袭,攻击者的蜻蜓点水,云上保安对“处罚受害者”江湖规矩的铁面无私,让我们感受到云端的一种冰冷无奈。

8月9日(周六)凌晨3点至晚上19点,攻击者弹指间调动千军万马,发起持续16小时的疯狂 cc 攻击,攻击者的大手笔与肆无忌惮,让我们感受到互联网的一种暴力恐怖。

园子又被攻击了,这次遇到的 cc 攻击与6月9日夜里遇到的攻击如出一辙,详见 更疯狂的攻击,要命的攻击。攻击者通过全球各地的 IP 疯狂发出大量请求压垮服务器,单个 IP 在1小时内甚至发出几百万次请求,并且不停地换 IP 攻击。相比于上次攻击,这次的手笔要大很多,上次持续4个多小时,这次竟然持续16小时。一个破园子,却让攻击者如此兴师动众,我们怎么也想不通。

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cc 攻击是一种「高明」的攻击方式,不仅用大量模拟正常用户访问的请求压垮受害方的服务器,而且让受害方为这些攻击请求的带宽费买单。

面对这次更加猛烈持久的 cc 攻击, 我们没有放弃抵抗,并且在抵抗过程中找到了躲避方法,大幅减小了攻击对国内访问的影响。对于海外访问,由于攻击请求量更大,QPS(每秒请求数) 在 3.5 万左右,即使勉强可以抗住这个并发量,也会消耗很高的带宽,我们选择了放弃。

非常抱歉,这次遭遇的大规模 cc 攻击给大家带来了麻烦,请大家谅解。

愿 AI 时代这种无奈与恐怖不再,愿 AI 不会从这种“处罚受害者”的逻辑中学坏。

先展示下效果 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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