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作为企业来说，应对DDoS攻击真的很挠头，有没有什么好用的软件啊？
随着网络技术的不断发展，DDoS攻击格局的也在迅速演变，企业不能再仅仅依赖于针对阻止单一攻击而设计的防护设备，许多企业的基础设施中存在的DDoS防护设备都已过时，面对各种全新的海量、庞杂、多变的DDoS攻击已无法应对，一个全新安全攻击时代已经到来。
一、DDoS攻击的动机不断变化
墨者安全经过多年研究发现，DDoS攻击动机越来越宽泛，包括恶作剧、政治原因、财务收益或盗取知识产权。近期发生的很多攻击事件表明，任何机构不论规模大小、所处位置、及所属行业与否都是DDoS的潜在攻击对象；
二、DDoS攻击的体量迅速增大
传统的DDoS攻击通常是指全面泛滥的恶意通信，导致网络瘫痪、中断、业务受损。但是，随着当今海量物联网设备加入互联网，Mirai僵尸网络源代码的引入，以及像Reaper和Satori这样的Mirai衍生产品，这些因素大大增加了DDoS的攻击体量和便利度。就在前几天，记者Brian Krebs的安全网站遭到了持续性的DDoS攻击，攻击流量超过了620Gbps，创下了服务商的DDOS流量新纪录，最后还是无奈选择把该网站下线了。
墨者安全认为，这种类型的攻击将会持续下去，而利用新一代媒介来破坏业务关键型服务的攻击也会持续发生。
三、DDoS攻击的种类日渐繁杂
早期的DDoS攻击的主要对象主要是对准OSI七层模型中的网络层和传输层，攻击手法也比较单一，由于每次攻击覆盖的层面较少，还比较容易拦截。随着技术的发展，现在的攻击层面已经覆盖OSI七层模型中的所有层面。不同的层面都有不同类型的攻击，从物理层的信号Sniffer, 到传输层的放大攻击和长连接TCP会话攻击，最终到应用层的针对DNS的攻击、各种HTTP加密攻击和慢速攻击等，攻击手法和攻击种类都发生了极大进化。这对企业的安全防御机制和人员素质提出了很高的要求，为企业的安全带来了众多新的挑战。
墨者安全建议，企业不能再依赖于传统的、只针对阻止单一攻击方位而设计的DDoS防护，防御措施必须划分层次，保护企业免受内部和外部攻击，以及对基础设施和个人应用的攻击。企业需要通过新的DDoS防御解决方案来应对不断升级的DDoS攻击。
首先，新的DDoS防御方案必须支持企业应对大范围和大规模的各种不同攻击，并且在阻止攻击的同时不会对正常业务造成影响。更确切地说，新的DDoS防御方案可以精准阻止特定攻击，而不仅仅是将流量转送到空IP地址，这将保障被攻击状态下的业务能够继续正常运营。
其次，许多攻击在设计时，意在通过模拟合法流量来欺骗传统的DDoS防御体系。而新的DDoS防御方案必须足够智能，可以将攻击流量与合法的大带宽流量区分开来，并采取不会影响合法用户的适当行动。并且，能够利用智能威胁情报分析来更好地定义特定衍生性攻击。
最后，新的DDoS防御方案可以使用自动编排响应来改善防护响应时间，从而降低企业总体成本和对运维人员的专业度要求。随着机器学习和人工智能（AI）融入下一代方案，防护系统变得更智能，能够协助运维人员更快地做出自动化判断、决策与行动。
大家能介绍一款针对数据安全防护的软件吗？
推荐安华金和数据库安全防护系统，因为产品可以提供数据库漏洞攻击防护能力和虚拟补丁，捕获和阻断漏洞攻击行为，避免利用应用系统漏洞的注入攻击和以Web应用服务器为媒介的数据库自身漏洞攻击和入侵。还可以通过应用关联审计技术捕获应用账号和应用登录信息，结合风险行为管控机制，实现应用关联防护，阻断非法的应用登录和操作行为，防止业务操作员和业务系统维护人员通过应用非法登录数据库，篡改或盗取敏感数据。是一款不错的数据安全防护产品。
基于人工智能的自动化网络攻防系统相较传统的网络攻防的优势有哪些？
（1）效率性较纯手工测试占绝对优势。随着软件漏洞出现频率的加快，手工测试远远地达不到要求。例如2003年SQL slammer蠕虫利用微软存在的SQL漏洞，在短短的十分钟之内就感染了将近七万台计算机，如此的速度，人类只能依赖自动化的工具才能有效地控制。
（2）质量较高。CGC参赛的自动化程序分析系统大部分都具有机器学习的能力，虽然不能达到AlphaGo的人工智能的水平，但是对于一般复杂的问题，通过自学习能力，都能得到解决，而且随着时间的推移，学习能力不断增加。
（3）成本较低。自动化程序分析集成了专家的漏洞挖掘策略，省去了繁琐的人工干预，在某些情况下还可以实现“无人测试”和“夜间测试”等工作，可以节省高额的人工费用。
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