《企业网D1Net》3月27日讯

在互联网领域，DDoS攻击十分常见，随着各种攻击事件频繁发生，DDoS攻击狂野、粗暴的特征逐渐为人们熟知。

调查显示，约有42.14%的DDoS攻击是针对电子商务发起的，电子商务、在线游戏、DNS服务数据中心是DDoS攻击的主要目标。29%的DDoS攻击造成了网络拥塞，35%的DDoS攻击使得安全系统瘫痪，36%的DDoS攻击造成客户服务和数据故障。

DDoS攻击主要威胁数据中心里的防火墙、IPS以及负载均衡等网络层设备，而针对应用层的DDoS攻击则会威胁用户的在线业务，利润率越高的的在线业务系统，遭受攻击的频率越高、越持久。现今，DDoS攻击对象正在从网络带宽转为对会话及应用发起攻击。此类攻击手段所需消耗的流量小，而且具有很高的隐蔽性，不易被发现。恶意攻击者经过事先的“踩点”、策划，能够以很小的流量瘫痪被攻击目标的业务系统，而且极难快速恢复。如今DDoS攻击已经形成了完整的黑色产业链，恶意攻击者在藉此获取更多利益。

想要能够阻止DDoS攻击就需要能够提前发现，而这要能够精准的对网络流量模型予以识别，发现其中的异常。应用层小流量攻击检测难点在于小流量的攻击报文淹没在大流量的网络访问报文中，对flow流分析设备而言，攻击流量越小越难反映到流量基线的变化，这意味着flow流技术不适合做应用层攻击检测。另外，针对移动Web应用的DDoS攻击，正在导致传统防御系统重定向防御技术的失效。

狡猾的恶意攻击者，正在将DDoS攻击伪装得越来越像企业用户的正常业务访问。基于大数据的DDoS攻击检测，能够精准的发现攻击并予以快速防护响应，在不影响用户体验的前提下，消除DDoS攻击危机。

D1Net评论：

当狡猾的DDoS攻击令人抓狂的时候，谁来戳穿DDoS攻击的伪装，成为互联网领域最受关注的焦点，这份重担，非大数据莫属了，大数据技术使得人们能够及时揭穿DDoS攻击的伪装，并在用户无感知的前提下实施有效的阻断。花样繁多的恶意威胁，在日新月异的IT技术面前终将败下阵来，这都是大数据的功劳。