Google|谷歌正在测试基于机器学习的DDoS攻击防御功能_谷歌正在测试基于机器学习的

Google Cloud 客户，现已能够体验测试版本的分布式拒绝服务（DDoS）防御功能。ZDNet 指出，Cloud Armor 自适应防护功能的预览版本，采用了与该公司 Project Shield 相同的技术。后者是一项由谷歌母公司 Alphabet 打造的免费服务，旨在帮助政企组织和个人客户免受 DDoS 攻击。

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不过在机器学习方法的加持下，Cloud Armor 将能够检测并保护企业应用程序和相关服务免受 7 层 DDoS 攻击。
此前，谷歌曾经历让人咋舌的大型 DDoS 攻击。比如 2017 年的那一次，就曾创下了 2.56 Tbps 的纪录。
去年 11 月，谷歌推出了 Cloud Armor 自适应防护功能，并作为其 DDoS 防御和 Web 应用程序防火墙（WAF）服务的一部分，为客户提供基于相同技术的防护。

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该技术在底层使用了机器学习模型，来分析网络服务中的信号是否存在潜在的攻击。
除了能够检测针对 Web 应用程序和服务的大量应用层 DDoS 攻击，还可通过发现异常流量来加速缓解。
在转向公开预览之后，意味着所有 Google Cloud 客户都可对 Cloud Armor 的新功能展开测试。

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Cloud Armor 产品经理 Emil Kiner 表示：“过去几年，我们一直在与内外部设计合作伙伴、以及测试人员们一起构建并完善这项技术。预览期间，大家都可免费体验” 。
与此同时，Google Cloud 发布了新的预配置 WAF 规则和参考架构，以帮助客户消除 OWASP Web 应用程序漏洞。
Kiner 解释称，自适应防护服务可快速识别和分析可疑的流量模式，并提供经过严格定制的规则，以近乎实时的方式来缓解正在持续中的攻击。

不过就算能够在 Google 的边缘网络上阻止 3 / 4 级攻击，7 级 DDoS 攻击还是混入了许多看似合法的网络请求。
这些请求源于被黑客控制的 Windows、Mac、Linux 设备组成的庞大僵尸网络，大多数网站都难以挺过瞬时涌入的垃圾流量。
由于攻击可能来自数百万个独立 IP，通过手动分类分析来生成相应的规则，将会浪费大量的时间和资源，并对实际应用体验造成较大的影响。

好消息是，面向安全运营团队的自适应防护服务，能够提供有关奇怪请求的早期警报。
【Google|谷歌正在测试基于机器学习的DDoS攻击防御功能】比如被占用了多少后端服务资源、揭示不断更新的可疑攻击、以及提供推荐的自定义 WAF 规则，以更好地抵御此类流量攻击。