阿里云国际站：阿里云怎样识别DDoS攻击流量？

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阿里云识别DDoS攻击流量主要依赖于其强大的网络流量监测系统和智能分析引擎。这套系统能够实时监控网络流量的异常波动，并结合多种技术手段来精准识别和清洗恶意流量，以保护您的业务不受影响。

1. 流量监测与基线学习

阿里云的基础DDoS防护和DDoS高防服务都依赖于对网络流量的持续监测。

• 流量实时监测：阿里云在全球各地的网络节点上部署了高性能的流量监控设备，全天候实时收集和分析流入云上的所有流量数据。
• 业务流量基线：智能防护系统会通过机器学习算法，自动学习和建立您业务的正常流量模型，即“流量基线”。这包括正常的请求速率、报文类型、连接数等。任何偏离这个基线模型的流量都可能被标记为可疑流量。

2. 攻击特征分析与识别技术

当流量出现异常时，阿里云的系统会启动更深层次的分析，来判断是否为DDoS攻击。

• 流量特征匹配：系统会根据已知的DDoS攻击特征库进行匹配。例如，SYN Flood攻击的特点是TCP握手不完整，而UDP Flood攻击则会发送大量伪造的UDP报文。系统能迅速识别这些特征，并判断攻击类型。
• 指纹识别技术：对于复杂的应用层攻击（如CC攻击），系统会采用高级的指纹识别技术。它会分析请求的客户端指纹（例如TLS指纹），来识别和区分正常的用户请求与伪装成正常请求的恶意攻击。
• 协议合规性检查：系统会对所有报文进行协议合规性检查。例如，对于TCP报文，会检查其是否符合TCP/IP协议规范，过滤掉不合规的恶意报文。

3. 告警与清洗流程

一旦系统确定了攻击流量，就会进入自动化的防御和清洗流程。

1. 触发清洗：当流量或报文数量超过设定的阈值，或者流量特征符合攻击模型时，系统就会自动触发流量清洗。
2. 流量牵引与清洗：攻击流量会被自动引流到阿里云的DDoS清洗中心。在这里，专业的清洗设备会通过多种算法和策略，将恶意攻击流量从正常业务流量中剥离。
3. 流量回注：经过清洗后的正常、合法的业务流量，会被重新注入到您的云服务器，从而保障业务的正常运行。
4. 攻击分析报告：在攻击结束后，您可以通过阿里云DDoS防护控制台的攻击分析功能，查看详细的攻击报告，包括攻击类型、攻击峰值、攻击来源分布等，以便进行事后分析和策略优化。