由于人工智能等新興技術(shù)的成熟，全球分布式拒絕服務(wù)(DDoS)攻擊的頻率和復(fù)雜性正不斷升級(jí)。當(dāng)DDoS攻擊洶涌而至，企業(yè)很可能會(huì)陷入數(shù)小時(shí)或數(shù)天的混亂局面，用戶的體驗(yàn)也會(huì)大打折扣。此外，由于借助生成式AI和開發(fā)人員輔助工具，DDoS攻擊者行為更加老練，能力正在日漸增強(qiáng)，這導(dǎo)致防御DDoS攻擊的難度增加。本文圍繞服務(wù)器DDoS防御軟件進(jìn)行解讀后，相信能找到抵御DDoS攻擊，提升網(wǎng)絡(luò)安全防御有效性的行之有效的方法。 　　 　　DDoS攻擊的目的是通過大量的請(qǐng)求來使目標(biāo)服務(wù)器過載，從而導(dǎo)致服務(wù)中斷。流量攻擊通過發(fā)送大量的數(shù)據(jù)包消耗目標(biāo)的帶寬資源，連接攻擊則利用偽造的連接請(qǐng)求消耗目標(biāo)的連接資源，而應(yīng)用層攻擊則針對(duì)特定應(yīng)用的漏洞發(fā)送惡意請(qǐng)求，導(dǎo)致應(yīng)用崩潰。為抵御這些攻擊，服務(wù)器DDoS防御軟件的功能主要包括流量分析與過濾、速率限制與控制、IP黑名單與白名單管理以及深度包檢查與應(yīng)用層防護(hù)等。 　　然而，如果沒有基本的情景感知和審計(jì)跟蹤可視化，服務(wù)器DDoS防御軟件帶來的防護(hù)都是不充分的。運(yùn)營團(tuán)隊(duì)需要流統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來了解當(dāng)前的狀態(tài)和威脅，而取證團(tuán)隊(duì)則使用這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來拼湊疑似入侵的執(zhí)行鏈。應(yīng)針對(duì)異常事件（例如企圖入侵的漏洞或需要審計(jì)治理的任何事件）觸發(fā)警報(bào)。警報(bào)應(yīng)以日志消息（定向到持久日志存儲(chǔ)）或簡單網(wǎng)絡(luò)管理協(xié)議 (SNMP) 陷阱事件的形式提供。流統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和警報(bào)必須可通過可視化儀表盤和長期數(shù)據(jù)存儲(chǔ)供人類使用。 　　 　　隨著新型DDoS攻擊技術(shù)的發(fā)展，如AI攻擊、應(yīng)用級(jí)攻擊和云漏洞，傳統(tǒng)DDoS防御軟件已無力應(yīng)對(duì)現(xiàn)代攻擊。為保護(hù)客戶免遭DDoS攻擊，F(xiàn)5分布式云平臺(tái)高效運(yùn)營著一個(gè)全球安全網(wǎng)絡(luò)，其中部署至第1層IXC的接入點(diǎn)（PoP）通過專用的TB級(jí)冗余線路與骨干網(wǎng)彼此互聯(lián)。F5分布式云提供DDoS緩解和高級(jí)安全服務(wù)，以抵御企業(yè)和托管/服務(wù)提供商的L3-L7+攻擊�；�于SaaS的服務(wù)提供跨連接、網(wǎng)絡(luò)和安全服務(wù)的單一管理平臺(tái)，以簡化運(yùn)營。 　　 　　IDC在預(yù)測(cè)報(bào)告中指出，到2027年全球DDoS防護(hù)產(chǎn)品及服務(wù)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到26.4億美元，市場(chǎng)保持穩(wěn)定增長。在服務(wù)器DDoS防御軟件的選擇過程中，企業(yè)應(yīng)當(dāng)關(guān)注的重點(diǎn)在于哪一種架構(gòu)可以最有效地幫助公司確保服務(wù)的連續(xù)性，并在面臨攻擊時(shí)將損失降至最低。在F5的助力下，企業(yè)將精準(zhǔn)辨別與積極應(yīng)對(duì)潛在的DDoS攻擊事件，極大地抑制DDoS攻擊的負(fù)面影響，確保企業(yè)業(yè)務(wù)的持續(xù)穩(wěn)定運(yùn)營。