安全是有分量的

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2021-10-14 09:08栏目:资讯

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2020年11月30日星期一斯科特Dan

今天复杂的坏机器人经常绕过传统的安全对策。破坏网站,,高防香港cdn,移动应用程序和API。恶意的bot策略包括抓取用户和定价数据、创建假帐户、,进行广告点击欺诈,耗尽在线库存,并使用自动化技术使网站完全离线DDoS攻击。

2019年,约四分之一的网站流量来自坏机器人,比2018年增长18%。高级持久性机器人(APB)占坏机器人流量的75%,防火墙防御cc,因为它们试图逃避通过在随机IP地址中循环、使用匿名代理并更改其身份(用户代理)进行检测。2019年受坏机器人影响最严重的行业包括金融服务、教育、电子商务和互联网政府、媒体和航空公司。

"机器人攻击活动已经成为威胁行为人的大生意,各大组织现在正在努力解决这一问题支持合法用户和潜在客户,同时防止攻击者进入在线应用程序和服务,"企业管理协会研究总监Paula Musich说,

多年来,机器人已经从简单的脚本演变为复杂的分布式代理网络,这些代理可以可以使用机器学习技术模拟人类交互。它们可以避免被网络安全检测没有跟上这些新的、复杂的自动化代理步伐的技术。

减轻坏机器人造成的损害并保持领先于不断演变的威胁需要组织部署一系列复杂的安全对策,不仅可以检测坏的机器人,还可以使它们在安全环境中无害经济角度:

机器人对策最佳实践:

以下不良机器人对策最佳实践范围从网络安全到机器学习和行为控制有助于减少恶意机器人对企业和最终用户造成的经济伤害的分析。

Web应用程序防火墙

Web应用程序防火墙(WAF)是过滤有害第7层的常见但必不可少的第一道防线使用保护组织免受分布式拒绝的规则或策略的web应用程序(HTTP)流量多服务(DDos)机器人攻击。WAFs还可以防止跨站点伪造、跨站点脚本(XSS)和文件丢失包含攻击和SQL注入攻击。WAF被视为保护服务器的反向代理,可以部署为设备、服务器插件或过滤器,并按应用程序类型或用例进行自定义。WAF规则也很灵活,可以根据机器人攻击的类型进行更新或更改。

IP跟踪和信誉

通过检查接收到的和请求的web流量以及网络安全,可以使用网络取证检测复杂的机器人评估请求是来自实际用户还是来自坏机器人。可以从数据源分析请求包括Tor/代理IP、IP地址、IP地理位置信息、ISP信息和IP所有者。附加的阻止攻击所需的实时和近时间恶意IP威胁数据来源于网络数据,证书、MITRE和合作竞争对手。

客户端/设备指纹

指纹识别尝试识别PC、物联网(IOT)或移动设备和服务器等设备使用创建实时风险配置文件的数据属性来阻止机器人攻击。使用网页访问数据,每个终端用户设备的唯一指纹由机器人检测指纹引擎针对坏机器人生成使用规避技术,包括动态IP地址和匿名网络代理。

机器学习

人工智能(AI)和机器学习算法正越来越多地用于分析和决策关于使用来自用户活动历史记录、行为记录等来源的数据进行恶意bot缓解的建议模式和元数据。使用机器学习方法检测坏机器人的好处是使用定制的算法,服务器cc防御,可部署到目标机器人,并迭代处理用户数据和身份,用于从大量实时信息中识别新出现的机器人攻击模式。

Tarpitting

Tarpitting是一种机器人对策,可延迟和减缓可疑连接传入的恶意流量。该技术用于增加机器人攻击的财务和资源成本,以阻止恶意参与者。坏机器人tar坑会延迟机器人请求响应,或使坏机器人IP地址攻击源完全脱机。创新的tarpitting技术包括需要坏机器人来解决计算复杂的数学难题访问资源或网站,从而减缓或停止机器人活动。

用户行为分析

网页或移动应用程序上的用户交互行为属性和识别特征与自动恶意bot的行为。每个会话访问的页面数、在每个web上花费的时间等因素页面或移动应用程序中的页面和重复访问频率都有助于区分真实用户和坏机器人。使用行为分析打败坏机器人包括使用历史数据为单个站点创建用户模型访客数据和检查可能指示不良机器人活动的异常情况。

基于意图的深入行为分析(IDBA)

与行为分析相反,基于意图的深入行为分析(IDBA)是一种新一代技术,可以与常用的基于交互的行为分析相比,在用户意图级别进行行为分析。IDBA包括意图编码、意图分析和自适应学习。它还采用机器学习检测模拟现场人类行为交互的坏机器人的技术。糟糕的机器人缓解技术包括限制登录页面尝试、web身份验证页面和API调用身份验证页面。

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