近年来,DDoS攻击频率和复杂度逐年倍增,已无可争议地成为当前网络安全最大威胁之一。一旦平台遭遇黑客攻击,很可能面临数据泄露、巨额勒索等风险。
当遭遇网络流量突增,设备CPU内存占用率莫名超高,导致业务断联、掉线、卡顿;业务大促、新业务上线却遭遇大量未知访问,导致合法用户无法登陆或者用户流失。那么,大概率被DDoS攻击了。
DDoS堪称网络攻击界的“板砖”,信手拈来、简单有效,攻击成本远低于防御成本。DDoS又名分布式拒绝服务攻击,顾名思义,通过分布在网络中的多台机器作为攻击平台,对目标服务器性能或网络带宽发起攻击,从而使得对方业务暂时中断或停止。目的是破坏正常的业务经营(恶意竞争),给被攻击者带来经济损失,或者由此进行威胁勒索。游戏、电商、金融、政府、互联网、大企业等都是被DDoS攻击的主要目标。
常见的DDoS攻击有哪些?
·网络层攻击
比较典型的攻击类型是UDP反射攻击,例如NTP Flood攻击。这类攻击主要利用大流量拥塞被攻击者的网络带宽,导致被攻击者的业务无法正常响应客户访问。
·传输层攻击
比较典型的攻击类型包括SYN Flood攻击、连接数攻击等。这类攻击通过占用服务器的连接池资源从而达到拒绝服务的目的。
·会话层攻击
比较典型的攻击类型是SSL连接攻击。这类攻击占用服务器的SSL会话资源从而达到拒绝服务的目的。
·应用层攻击
比较典型的攻击类型包括DNS flood攻击、HTTP flood攻击(即CC攻击)、游戏假人攻击等。这类攻击占用服务器的应用处理资源,消耗服务器计算资源,从而达到拒绝服务的目的。
针对不同层面的攻击,目前市面上主流的防护手段主要有黑洞引流、带宽扩容和优化防护策略。华为云结合10多年安全攻防经验及优秀实践,推出了抗DDoS攻击类防护服务,可以快速有效地应对各类DDoS攻击,保护您的业务连续性!
华为云DDoS防护五大利器,助您轻松应对DDoS攻击
弹性带宽,遇敌则强
卓越性能:原生防护CNAD提供TB级防护能力,支持同账号下防护能力共享;高防机房可提供10T以上全球总体防御能力,确保重要业务不被攻击中断。
AI智能防护,千人千面
基于AI算法,支持100+种攻击类型防护,全面识别加密流量,有效抵御各类DDoS攻击和应用层CC攻击。
因地制宜,协同联防
可搭配ECS、DNS、EIP、WAF等产品一起使用,漏洞型、大流量攻击一起防,提升云服务的安全防护能力。
流量自动调度
DDoS原生防护IP联动高防服务资源,自动切换攻击流量到高防IP服务上,秒级自动切换攻击流量到对应的高防IP服务上,有效缓解云原生防护压力。
专业服务
7*24小时专业运营团队,从缓解助手服务到重保提供不同层次的安全服务。
DDoS防护平台不少,但为什么要选择华为云?
除已在华为商城、华为应用市场等业务中经受全球使用考验外,华为云DDoS防护还在全球拥有20+个清洗中心,支持T级流量的近源清洗。该防护系统能即时检测网络和攻击流量,发现攻击后秒级启动响应,避免攻击引起的业务抖动,时刻为目标系统安全保驾护航。系统还采用全自动检测和攻击策略匹配,采用电信级架构,网络安全专用CPU,可在大流量攻击时不抖动、不丢包、不延时,不影响业务转发。
防护功能如此强大,性价比也同样很高。10G保底的低购入门槛,域名及ip均可防护,支持多个包周期购买,贴心地为用户提供针对性产品服务。基础带宽+弹性带宽的购买方式,更让防护阈值支持弹性调整升级,用户可灵活选择最高可T级防护带宽。同时,提供的7*24小时的专业运营团队支撑,及时响应用户不同层次的安全需求。
一句话总结,对于DDoS攻击,用户网站上云后,无需调整网站基础架构,一键即可添加防护,透明接入,秒级响应,轻松抵御大流量攻击!
登录华为云官网了解更多DDoS防护服务优惠。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI首席执行官Sam Altman表示,鉴于投资者的AI炒作和大量资本支出,我们目前正处于AI泡沫中。他承认投资者对AI过度兴奋,但仍认为AI是长期以来最重要的技术。ChatGPT目前拥有7亿周活跃用户,是全球第五大网站。由于服务器容量不足,OpenAI无法发布已开发的更好模型,计划在不久的将来投资万亿美元建设数据中心。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
英伟达推出新的小型语言模型Nemotron-Nano-9B-v2,拥有90亿参数,在同类基准测试中表现最佳。该模型采用Mamba-Transformer混合架构,支持多语言处理和代码生成,可在单个A10 GPU上运行。独特的可切换推理功能允许用户通过控制令牌开启或关闭AI推理过程,并可管理推理预算以平衡准确性和延迟。模型基于合成数据集训练,采用企业友好的开源许可协议,支持商业化使用。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。