ddos防护防御实战案例

DOS（Denial of Service）攻击是一种常见的网络攻击方式，攻击者通过各种手段，例如模拟TCP三次握手请求、利用UDP协议的简单性等，向目标服务器发送大量的请求，以致使服务质量下降或无法正常运行，最终达到拒绝服务的目的。而DDOS（Distributed Denial of Service）攻击是一种更为危险的攻击方式，“分布式”一词就意味着攻击者所使用的攻击网络不仅仅只有一台电脑，而是利用了多个网络端点同时发起攻击，从而让攻击更具有冲击力。

为防范DDOS攻击，传统的防御手段如使用防火墙、入侵检测系统（IDS）等等，并不总是有效的。因为攻击者通过在许多机器上分配工作负载，使得服务器不仅需要应付大量的恶意流量，且无法区分哪些流量是正常的，甚至这些防御系统本身都会成为攻击者下手的目标。

本文将以一实际案例进行讲解，探讨如何利用机器学习（ML）技术以及轻量级软件开发方法，来应对DDOS攻击。

实战背景

我们上一次遇到DDOS攻击的情况是在我们一个在线服务中心的一个百万级别的交易系统上。最初，该平台的运行非常平稳，每天都会有充足的数据处理与标记执行任务完成，足以满足客户需求。然而，渐渐地，我们发现该平台变得越来越慢。我们没能找到任何瓶颈，也没有发现服务器故障，很快我们就意识到，该平台已经遭受了DDOS攻击。

根据白名单，我们确认了一些IP地址正是“罪魁祸首”，但是由于该攻击使用的是“分布式”网络，使得其总