让我们从一个安全事件说起。想象一下，某天早上，贵公司的面向客户的数字化平台整体瘫痪了——网站无法加载，应用后台不断显示报错信息，客户支持热线被投诉打爆。与此同时，你的IT团队通过忙碌的内部调查，认为这源自服务器问题或是云提供商的中断。

不过30分钟后，他们意识到自己正经受从未有过的分布式拒绝服务（DDoS）攻击，也就是说，每一次他们阻止了一个流量攻击源，攻击者就会转移到另一个流量源。而他们部署的每一条防御规则，都会在几秒钟内被绕过和规避。就在他们搞清楚事件的原因时，攻击已经先后调整了三次。其实，这并未我们假设的噩梦场景，而是现代人工智能（AI）驱动的DDoS的显著特征，它们正在许多组织的网络和系统中发生。

回望过去，DDoS攻击已经在网络世界中存续了数十年，它们的迭代与发展早已远超了大多数人固有想象中的“淹没服务器，直至其崩溃”的表象。如今那些由人工智能加持的攻击，可以更快地识别到应用漏洞，组织协调出多矢量的活动，并实时调整其最新攻击策略。显然，这对于负责保持系统平稳运行的IT领导、安全团队和运维工程师来说，意味着需要重新思考本组织该如何应对此类新型攻击并实施网络防御。

下面，我们将和你依次讨论：

  • DDoS攻击是如何从暴力洪水，演变为先进的人工智能驱动攻击的？

  • 传统防御为何屡遭失败，人工智能驱动的DDoS为何如此危险？

  • 哪些防御策略能够对抗适应性、智能的攻击？

AI加速DDoS攻击的演变

早期的DDoS攻击采用的是直截了当的策略，即：产生比目标系统所能处理的更多的流量。由于这些攻击的有效性源于规模效应而非复杂性，因此被检测到的可能性较大。毕竟攻击流量会表现出诸如：异常流量峰值、地理源集中、数据包模式重复、以及异常协议行为等明显的特征。据此，安全团队可以通过设置IP黑名单、限制速率和清洗流量等方式，来快速识别攻击并采取对策。

如今，有了人工智能，攻击者能够通过分析大量的网络流量数据，来引入新的复杂模式。人工智能算法方便了攻击者实时地优化他们的战术，根据目标的反应来自动调整攻击参数。这种自适应性主要表现在，当安全人员实施对策来抵御攻击时，攻击者则可以实时调整他们的行动，使得安全对策难以企及。

据统计2024年，平均网络攻击量增加了120%，而攻击的平均持续时间也增加了37%，攻击者往往使用机器学习来进行如下操作：

  • 规避检测：通过研究并模仿正常的流量模式，由人工智能驱动的攻击与合法流量正在趋向于融合。

  • 资源最优化：僵尸网络可以根据网络中最薄弱的节点动态调整流量的分布，而不再紧盯着单个目标爆破。

  • 启动多向量战争：人工智能会协调网络第3层、传输第4层、以及应用程序第7层同时开展攻击，并即时改变战术。

AI驱动的DDoS危害

人工智能会持续扫描目标系统的整个基础设施，对每个错误的配置、每个暴露的端口、以及每种延迟的模式都进行编目，进而表注出潜在的、可利用的弱点。据此，攻击者能够在毫秒内改变战术，而安全团队则需要数小时来响应。显然，两者在速度上的差距，就会造成攻与防的失衡。

根据Cloudflare的《2024年应用安全报告》，2020年至2024年期间，应用层面上的攻击增加了287%，而解决时间从几分钟延长到了平均4.7小时，毕竟安全团队需要仔细分析微妙的统计异常，而不能凭借显著的签名，来区分复杂的攻击流量与合法请求。

可见，传统防御已无法跟上由人工智能驱动的、为可预测的威胁而构建的新型DDoS。就目前而言，DDoS攻击平均每分钟的开销为6000美元，攻击平均持续39分钟，而每次事件所引发的财务影响约为234,000美元。此外，如果你考虑那些声誉损害、客户流失、以及因违反服务级别协议（SLA）而遭受的惩罚的话，一次复杂的攻击带来的损失可能高达七位数。

对抗自适应智能攻击的防御策略

当人工智能驱动的攻击遇到同样由人工智能驱动的防御时，形势恐怕就没有那么悲观了。下面让我们讨论一些可用于成功应对复杂DDoS攻击的策略。

1.对抗性人工智能防御模型

此类防御模型的基本概念是：通过不断重新训练，来对抗由本系统生成的模拟人工智能攻击，以构建一个持续反馈的循环。据此，每一次防御的更新都会触发新的对抗性测试，并由每一次模拟攻击来增强防御系统的抵御能力。可见，通过实施元学习系统，我们可以及时检测到攻击者何时正在探测现有的防御，并在实际攻击开始之前，识别到系统级的IP轮换或速率限制测试等侦察模式，进而可以在主动攻击期间启用实时的模型更新，在数秒钟内将新的模式纳入现有的检测逻辑之中。

2.生物行为识别分析

人工智能攻击虽然可以模仿流量模式，但它们很难在生物识别层面复制真正的人类行为。据此，我们可以构建一个生物行为分析防御层，让攻击者的击败代价成倍增加。

例如，我们可以部署客户端行为遥测，捕获鼠标运动轨迹、点击用时、滚动速度和键盘节奏等。据此，我们不仅能够判断用户是否移动了鼠标，而且可以获悉他们的行为模式，是否与机器人的神速复现存在着自然细微差异。

此外，使用“基于风险认证的渐进式验证”，可以在挑战的模式中，不断升级可疑行为模式的权重。也就是说，低风险仅获得JavaScript的验证，中风险需获得验证码的校验，而高风险则要获得多因素身份验证或被临时阻止。这种自适应挑战的难度能够使得攻击难度成倍增加。毕竟，纵然攻击者持续通过训练机器学习模型来模仿人类行为，其所需要大规模生成的、令人信服的生物识别数据的算力成本，也可能会让攻击者不堪重负。

3.分布式蜜罐网络

人工智能攻击通常会通过探测目标系统的防御模式，来学习最佳可利用的策略与途径。我们可以通过分布式蜜罐网络，向攻击者提供虚假的信息（即，以诱饵的形式让攻击者利用受控的蜜罐网络中的那些伪缺陷），将其学习过程武器化（形成杀伤链），从而对攻击者的行为进行侦察，并基于侦察到的情报，及时将新的防御模式部署并传播到所有生产系统中。这样一来，攻击者的每一次探测尝试，都会反过来对我们整个基础设施起到加固的作用。可以说，该策略不再是过去的被动防御；而是主动的威胁馈送手段，利用人工智能攻击的行为来实现提升，进而达到“魔高一尺，道高一丈”、水涨船高的效果。

4.量子对抗性（Quantum-Resistant）流量验证

目前，人工智能攻击正在试图突破对量子计算威胁的防御。此类量子计算的安全防御旨在针对那些自适应性的智能攻击，设法构建安全的基础设施。我们可以实施基于NIST标准化的后量子加密协议，例如：将CRYSTALS-Kyber用于加密、将CRYSTALS-Dilithium用于签名，以确保即使攻击者部署了量子计算资源，你的身份验证和验证机制仍安全，且可以免受那些将加密验证作为利用载体的AI攻击类型。

可以说，部署了量子对抗性防御的组织将能够获得双重保护，即：免受探查加密弱点的人工智能攻击，以及阻断下一代量子增强性攻击的、面向未来的安全性。这将从根本上改变当前的攻防格局。

5.联合式防御情报网络

当前的一个趋势是，复杂的人工智能攻击多利用分布式的资源架构，探测不同地域、不同目标的防御漏洞，来构建全面的攻击策略，进而在全球范围内运行。显然，单个组织往往无法防御那些具有全球分布式的人工智能攻击架构。我们需要通过情报共享的方式，以及集体防御的模式，利用大规模的策略，来对抗复杂的自适应攻击。

对此，联合式防御网络恰好能够应对这样规模的攻击。它会将孤立的组织防御转变为统一的情报层，针对网络中各个参与者受到的每一次攻击，都予以统一记录，策略更新，进而推送给所有参与到该情报网络的组织系统中，以实现加固与保护。可以说，利用人工智能驱动的威胁情报系统，我们可以分析联合情报，识别跨越多个组织、地理区域或时间段的攻击行为，达到统一安全基线的防御目的。

结论

综上所述，我们正在面对的一个残酷真相是：随着DDoS攻击向AI智能化的持续转变，网络威胁正在变得更加复杂，而传统的防御概念与方式已显露出了滞后。我们唯有利用AI对自己的系统及网络基础架构进行智能化、自动化的持续检测，让自己的防御概念与能力与时俱进，才不会被各种新型的网络攻击抛在后面。希望上文提供的五项应对抗自适应智能攻击的防御策略，能够对你有所帮助。

信息来源：51CTO https://www.51cto.com/article/828950.html