CDNetworks 自适应安全如何简化应用层（L7）DDoS 攻击

分布式拒绝服务（DDoS）攻击依然是长期存在的威胁，但攻击者执行这些攻击的方式已发生了巨大变化。自动化，尤其是借助易用的 AI 自动化工具，大幅降低了发起此类攻击的技术门槛。过去需要庞大基础设施才能完成的攻击，如今只需几行脚本和极短时间即可实现。

在这一不断演变的威胁格局下，应用层 DDoS（也称为第七层 DDoS 或 L7 DDoS） 攻击尤具挑战。

不同于会引发流量明显激增的大流量 DDoS 攻击，应用层（L7）DDoS 攻击利用应用逻辑本身。攻击者模拟真实用户行为，将流量分散到多个 IP 地址，并控制 HTTP 请求速率，从而在不引起注意的情况下逐步降低性能。

现代应用架构进一步加剧了这一挑战。 大量使用 API、微服务以及第三方集成，显著增加了潜在入口点数量，拓宽了攻击面，同时降低了安全团队的可视性。这使得攻击者更容易直接针对应用层发起攻击。

传统防护为何难以应对应用层 DDoS 攻击

传统的 Web 应用防火墙（WAF）和基础 DDoS 防护方案，并未针对当今应用层威胁的行为复杂性设计。这些系统仍严重依赖模式匹配或静态规则。当恶意流量与正常流量难以区分时，这种方法往往失效。

这让防御方陷入两难： 阈值设置过紧可能拦截正常用户，影响可用性；设置过宽又容易让“低慢”攻击悄然通过。缺乏可靠的信号，使安全团队始终处于被动响应状态，不断追逐零散异常，而无法解决背后的行为模式问题。

如果缺少上下文感知的检测与DDoS 缓解，组织将难以有效应对日益复杂的攻击类型。

为弥补这些缺口，CDNetworks Cloud Security 2.0 采用先进的 AI 引擎，提供自适应、智能驱动的应用层 DDoS 防护，具备三大核心能力：

• 机器学习驱动的威胁检测
• 多层次的缓解策略
• 持续学习与自我调优

机器学习驱动的威胁检测

借助先进的机器学习（ML）算法，CDNetworks Cloud Security 2.0 持续分析正常用户行为和流量模式，建立动态、自适应基线。所有流入流量都会与该基线对比，以检测潜在的细微异常，识别可能的恶意行为。

该方法的优势在于其精准性和敏捷性：自动检测降低了误报率，加速威胁识别，与传统防御体系相比显著提高了响应效率。

因此，即便攻击者试图压垮目标 Web 服务器，企业依然能保持服务持续可用，并在面对不断演变的应用层 DDoS 威胁时保持韧性。

持续学习与自我调优

为应对不断变化的威胁，CDNetworks Cloud Security 2.0 可实时学习与自我适应，无需人工干预。

它每天通过遍布全球的边缘节点收集约 30 亿次攻击样本，结合第三方和开源情报，驱动持续进化的检测引擎。

借助机器学习管道进行特征提取、行为关联与风险评分，平台不断更新模型，以映射最新攻击模式。这种自我调优能力使其能主动识别新兴及零日应用层攻击，弥补传统基于签名的系统易被忽视的盲区。

抵御新兴应用层 DDoS 威胁

通过结合自适应检测、多层缓解及持续学习，CDNetworks 的AI 驱动安全平台 可抵御广泛且迅速演变的应用层（L7）DDoS 攻击，包括但不限于：

• HTTP Flood 攻击
• 慢速 HTTP 攻击（如 Slowloris）
• 滥用正常应用功能（如登录、搜索）
• 恶意爬虫抓取
• API 滥用与漏洞利用
• 多向量 DDoS 攻击
• 零日 DDoS 攻击

全面防护确保即使是高度复杂的 DDoS 攻击，也能在影响正常业务前被及时检测并缓解。

CDNetworks 的行为型 DDoS 防护：更智能、更自适应

CDNetworks Cloud Security 2.0 代表新一代应用层 DDoS 防护，能够智能适应不断变化的威胁，同时降低运营负担。通过行为分析实现更快检测、更精准识别，显著降低误报。这使企业即便面对隐蔽的低慢攻击场景，也能保持业务不间断运行，构筑稳健、面向未来的安全态势。

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应用层 DDoS 攻击只是针对 Web 基础设施众多复杂战术的一部分。在当今由微服务、API 和第三方集成构建的复杂环境中，要在分散的入口点维持一致防护尤为艰难。

CDNetworks 通过一体化 Web 应用与 API 防护（WAAP） 套件，消除了这些盲区，集成了DDoS 防护、WAF、Bot 管理及API 安全。这些核心能力均由AI 引擎强力驱动，持续分析流量、识别异常，并自适应抵御新兴威胁，确保您的基础设施可抵御任何类型的 DDoS 攻击。

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