DDoS攻击越来越致命且高度自动化
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网络黑客正在武器化自动化和机器学习，以建越来越难以防御的攻击。其中，物联网已被证明是推动这一趋势的催化剂。物联网是许多新型自动化机器人和恶意软件的发源地。
最重要的是僵尸网络，它们越来越复杂、致命且高度自动化的数字化集群在企业网络上奔行。例如，黑客现在利用僵尸网络在释放攻击之前进行早期开发和网络侦察。
一、2016 年 Dyn 攻击事件
在未来的僵尸网络，更加复杂且具备高度分布化水平的攻击活动将成为新的威胁。2016 年 10 月 21 日著名的 Dyn 攻击事件造成几乎全美网络瘫痪，涉及数千万个 IP 地址，该攻击和其后续变种一起，体现了如今的 DDoS 攻击的许多新特点。它利用网络扫描和攻击架构，能够识别 “竞争” 恶意软件并将其从物联网设备中删除，以阻止远程管理控制。此外，它利用臭名昭着的 Water Torture 攻击在 DNS 基础设施上生成随机域名。后续变体使用自动化来允许恶意软件实时制作恶意查询。
现代恶意软件是一种同样复杂的多向量网络攻击武器，旨在通过一系列规避工具和伪装技术来逃避检测。黑客现在利用机器学习来建可以抵御反恶意软件防御的自定义恶意软件。一个例子是 Generative Adversarial Network 算法，它可以绕过黑盒机器学习模型。在另一个例子中，一家网络安全公司改编了 Elon Musk 的 OpenAI 框架，以建缓解解决方案无法检测到的恶意软件形式。
二、检测和防御自动化
那么网络安全团队如何提高应对这些日益多样化的网络攻击的能力呢?自动化网络安全解决方案提供数据处理能力，以缓解这些高级威胁。
高管们清楚地理解这一点，并准备好利用自动化。根据 Radware 的 C-Suite 观点：网络攻击趋势、安全威胁和业务影响报告，海外绝大多数高管报告称他们将更多的网络安全预算转变为采用机器学习和自动化的技术。保护日益多样化的基础设施，网络安全人才短缺以及日益危险的网络威胁的需求被指出是这次财政转移的主要驱动因素。
此外，信任因素正在增加。相比人工操作，40% 的高管更信任自动化系统，以保护他们的企业免受网络攻击。传统的 DDoS 解决方案使用速率限制和手动签名建来减轻攻击。速率限制可能是有效的，但也可能导致大量的误报。此外，手动签名需要时间来建，因为只有在攻击开始后才能识别违规流量。随着机器学习僵尸网络现在在不到 20 秒的时间内突破防御，这种实践策略是不够的。因此，推荐使用香港高防服务器。
香港高防服务器，基于先进的攻击智能检测和自动化处理平台，可以利用先进的数学模型和算法来查看基线网络参数、评估网络行为、自动建攻击特征并调整安全配置和策略以减轻攻击。更具体地说，香港高防服务器通过自动建签名和调整保护以改变攻击向量，克服了手动签名建和速率限制保护的缺点。香港高防服务器将企业的 DDoS 保护策略从手动，基于比率和速率的保护转变为基于行为的检测和缓解。
三、最后一步：自动化学习
市场领先的 DDoS 保护解决方案将机器学习功能与消极和积极的安全保护模型相结合，以减轻自动攻击媒介，例如上述由 Mirai 臭名昭着的 DNS Water Torture 攻击。通过使用机器学习和仅
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