CDNetworksのアダプティブセキュリティによるL7 DDoS防御の簡素化

分散型サービス拒否（DDoS）攻撃は依然として大きな脅威ですが、攻撃者がこれを実行する手法は劇的に進化しています。特に、容易に入手可能なAI自動化ツールによるオートメーションの発展は、攻撃を開始するための技術的ハードルを大幅に下げました。かつては大規模なインフラが必要だったものが、今では数行のスクリプトとわずかな時間で実行できます。

このように脅威の状況が変化する中で、アプリケーション層DDoS（第7層DDoS、L7 DDoSとも呼ばれます） 攻撃は特に大きな課題となっています。

ボリューム型DDoS攻撃のように明確なトラフィックの急増を引き起こすものとは異なり、Layer 7 DDoSはアプリケーションのロジック自体を狙います。攻撃者は実際のユーザーの行動を模倣し、複数のIPアドレスにトラフィックを分散させ、HTTPリクエストを調整することで、目立たずにパフォーマンスを徐々に低下させます。

そして、現代のアプリケーションアーキテクチャはこの課題をさらに深刻化させています。
API、マイクロサービス、サードパーティ統合の広範な利用により、潜在的な入口ポイントが増加し、攻撃対象領域が拡大するだけでなく、セキュリティチームの可視性も低下しています。これにより、攻撃者はアプリケーション層を直接標的にしやすくなっています。

従来の防御がLayer 7 DDoS攻撃に対して不十分な理由

従来のWebアプリケーションファイアウォール（WAF）や基本的なDDoS保護ソリューションは、今日のアプリケーション層の複雑な挙動に対応できるよう設計されていません。これらのシステムは依然としてパターンマッチングや静的ルールに大きく依存しており、悪意のあるトラフィックが通常の利用と区別できない場合には機能しなくなります。

これにより、防御側はジレンマに陥ります。 閾値を厳しく設定しすぎると正当なユーザーがブロックされ、利便性が損なわれます。一方、緩やかにしすぎると「ローアンドスロー」型の攻撃を見逃してしまいます。信頼できるシグナルが欠如しているため、セキュリティチームは根本的な行動パターンに対処するのではなく、単発の異常を追いかけ続ける受動的な態勢に追い込まれます。

コンテキストに基づく検知やDDoS緩和がなければ、組織が高度化する攻撃タイプに効果的に対抗するのは困難です。

これらのギャップを埋めるため、CDNetworksの Cloud Security 2.0 は高度なAIエンジンを活用し、巧妙化するアプリケーション層のDDoS攻撃に対して自律的で知能的な保護を提供します。主な3つの機能は以下の通りです：

• 機械学習による脅威検知
• 多層的な緩和戦略
• 継続的な学習と自己調整

機械学習駆動の脅威検知

高度な機械学習（ML）アルゴリズムにより、CDNetworksの Cloud Security 2.0 は正当なユーザーの挙動やトラフィックパターンを継続的にプロファイリングし、動的かつ適応的なベースラインを確立します。流入するトラフィックはこのベースラインと照合され、悪意のある活動を示唆する微細な異常を検出します。

この手法の強みは精度と俊敏性にあります。自動検知により誤検知が減少し、脅威の特定が加速。従来型の防御システムと比べて、迅速かつ効果的なインシデント対応が可能です。

その結果、攻撃者がターゲットのWebサーバーを過負荷にしようとしても、組織はサービスの可用性を維持しつつ、進化するアプリケーション層DDoS脅威に対して強靭性を確保できます。

多層的な緩和戦略

検知だけでは十分ではありません。Layer 7 DDoS攻撃に効果的に対処するには、多層的な防御戦略が必要です。

CDNetworksは、JavaScriptやCookieチャレンジなどのクライアントサイド防御と、JA3やJA4によるTLSフィンガープリンティングを組み合わせる多層的な緩和アプローチを展開。これにより正当なトラフィックと悪意あるソースを正確に識別します。さらに、レート制限、IPレピュテーション、ジオブロックなどのレイヤーが不審な活動をさらに抑制します。

これらの防御はネットワークエッジで実装され、攻撃元に最も近い地点で悪質なリクエストをインパスで遮断。レイテンシを最小化し、トラフィックの再ルーティングやリダイレクトを回避することで、正当なユーザーへの影響を最小限に抑えつつ、攻撃を効果的に緩和します。

Cloud Security 2.0 はリアルタイムで学習・適応し、手動の介入を必要としません。

グローバルに分散するエッジ基盤を通じて1日平均30億件の攻撃サンプルを収集し、第三者やオープンソースの脅威インテリジェンスと組み合わせることで、進化し続ける検知エンジンを構築。

機械学習パイプラインによる特徴抽出、挙動相関、リスクスコアリングによりモデルを絶えず更新し、最新の攻撃パターンを反映。これにより、静的なシグネチャベースシステムが見逃しがちな新種・ゼロデイ攻撃の積極的な特定が可能になります。

新たなLayer 7 DDoS脅威への防御

自適応検知、多層緩和、継続的学習を組み合わせることで、CDNetworksのAI駆動セキュリティプラットフォームは多様かつ急速に進化するLayer 7 DDoS脅威からシステムを保護します。対象は以下を含みますが、これに限りません：

• HTTPフラッド攻撃
• スローHTTP攻撃（Slowlorisなど）
• 正規アプリ機能の悪用（ログイン、検索など）
• 悪意のあるボットスクレイピング
• APIの乱用や脆弱性攻撃
• マルチベクトルDDoS攻撃
• ゼロデイDDoS攻撃

これにより、最新のアプリケーションを標的とする高度なDDoS攻撃も、業務に影響を与える前に特定・緩和されます。

CDNetworksの行動分析型DDoS防御：よりスマートで自適応

CDNetworksの Cloud Security 2.0 は次世代のアプリケーション層DDoS防御を実現し、脅威の進化に知的に適応しながら運用負担を最小化します。

行動分析を適用することで、迅速な検知、より精度の高い脅威識別、そして誤検知の大幅な削減を実現。

これにより、隠密なローアンドスロー攻撃下でもビジネスは途切れず稼働し、将来を見据えた堅牢なセキュリティ体制を支えます。

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Layer 7 DDoS攻撃は、Webインフラを狙う複雑な手法の一端にすぎません。マイクロサービス、API、サードパーティ統合による今日の複雑な環境では、多様な入口ポイント全体で一貫した保護を維持するのは容易ではありません。

CDNetworksは一体型のWebアプリケーションおよびAPI保護（WAAP）スイートによりこれらの盲点を排除し、DDoS保護、WAF、ボット管理、APIセキュリティを統合。これらのコア機能はAIエンジンにより強力に支えられ、トラフィックを常時分析、異常を検知し、自律的に新たな脅威に対応します。これにより、どのタイプのDDoS攻撃にも耐えうるインフラが構築されます。

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