综述：分析业务暴露面（如开放端口、API接口）和业务内容，从历史攻击数据建模，也可假设性攻击数据建模，多角度进行防御技术可行性模拟，从而制定流量基线和最佳的防御方案。在部署中要接入高防IP，设置带宽告警阈值联动防御平台进行自动化分析和响应。

DDoS防御和攻击都呈现出‌多维度、智能化‌，构建流量清洗、行为分析和弹性架构等方式实现综合防御显得尤为重要。

‌一. 防御目标‌

保障业务连续性，确保服务可用性。快速识别并阻断异常流量，降低误杀率，分层防护。

二、常规防御层

│

├── 第一层：流量清洗中心

│   ├─ 流量监测（基线分析）

│   ├─ 黑白名单过滤

│   └─ 限速/挑战机制（如CAPTCHA、如JS验证）

├── 第二层：本地防护（防火墙/WAF）

│   ├─ 协议合规性检查（SYN Flood防护）

│   ├─ IP信誉库拦截

│   └─ 应用层CC攻击防护（请求频率限制）

└── 第三层：服务器资源保护

├─ 负载均衡（自动扩容）

├─ 连接数限制

└─ 关键服务隔离（如API限流）

三. 常规防护技术对比

四、常规攻击形式

1、 高带宽攻击‌：如T级‌带宽，其攻击特征‌峰值达5.6Tbps，常规是利用多万台IoT设备发起UDP反射放大攻击，一般主要是针对电信基础网络设施。

2、 瞬时泛洪攻击‌：其技术细节‌体现在攻击流量在单位秒内飙升至100Gbps甚至更高，利用DNS/NTP协议漏洞进行反射攻击‌。

3、应用层攻击：主要场景是电商平台，通过‌HTTP Flood攻击方式，模拟正常用户请求，每秒发起数十万次HTTP查询，耗尽目标服务器连接池‌。恶意流量与真实用户行混合。

4、游戏行业CC攻击：攻击者一般是针对登录接口发起高频账号验证请求，导致认证服务崩溃，如UDP Flood+0day漏洞‌。

5、金融行业多向量攻击‌：这类行业一般采用组合方式‌，同时发起SYN Flood（网络层）和API滥用（应用层），实现绕过单一防护策略，可通过WAF规则+AI流量建模解决‌。

6、新兴攻击趋势‌：AI驱动的自适应攻击‌，攻击流量动态模仿正常业务模式，逃避传统检测‌。

7、勒索型DDoS‌：攻击前发送威胁邮件，要求支付比特币以停止攻击‌.

‌五、简易DDOS原理图