网页应用程序防火墙Cloud Armor应用机器学习技术快速阻挡第7层DDoS攻击

Google在其网页应用程序防火墙Cloud Armor加入适应性保护（Adaptive Protection），这是一个基于机器学习技术的新功能，可以保护用户的应用程序和服务，免受第7层DDoS攻击。目前所有Cloud Armor用户都可以在预览期间，免费使用这项新功能。

Google参考自家用来保护网站和服务，所采用的基础设施、网络和技术，建置了Cloud Armor，以提供用户DDoS防御服务和网络应用程序防火墙（WAF）。由于要在威胁不断进步的态势中，让边缘网络获得更完整的防护，新推出了适应性保护功能，能够借由早期侦测可疑流量，快速缓解攻击。

适应性保护以带外（Out-Of-Band）方式监控流量，学习日常的流量模式，还不断地更新每个应用程序和服务的基准，因此适应性保护功能，可以快速辨识可疑流量模式，而且同时提供用户自定义规则，利用狭隘量身设计的功能，以接近即时的速度，减缓持续进行中的攻击。

暴露在互联网上的应用程序和工作负载，便处于受DDoS攻击的风险之中，虽然Google在其边缘网络，防御来自第3层和第4层体积型以及协定型的攻击，但是仍难以防范第7层攻击。在第7层攻击中，攻击者以高度自动化的方式，控制遭到入侵的装置，这些装置能够产生合法的请求，塞爆网站以及服务，且随着更易取得的DDoS攻击工具，或是雇佣式的僵尸网络，这些DDoS攻击的规模逐渐增加，成了严重的问题。

这些攻击可能来自数百万个独立IP，所以要以手动分类和分析，生成可以阻挡攻击的规则，需要耗费大量的时间与资源，而借助机器学习技术的力量，适应性保护功能可以加快用户对于第7层DDoS攻击的反应速度，其主要提供3项功能，第1是当后端服务的基础流量出现异常请求时，适应性保护能够在早期发出警示，第2是能够动态生成描述攻击的特征，第3则是建议用户自定义WAF规则，来协助防堵违规流量。

适应性保护的警示讯息，会送至Cloud Armor仪表板、安全命令中心以及Cloud Logging，通知用户即将到来的攻击。攻击的特征和WAF规则，则是来自于第2组机器学习模型的结果，包括数十种流量特征和属性，Google利用TensorFlow建置出适应性保护模型，能够准确地侦测应用程序层级的攻击，并且减轻攻击带来的影响。

当用户收到来自适应性保护所建议的WAF规则，能以接近即时的速度部署，以快速阻挡网络边缘的攻击，Google提到，这种早期侦测的能力，有助于减轻来自基础设施和服务上游的攻击。现在用户只要在云端控制台的Cloud Armor区块，勾选启用适应性防御，就能立刻开始免费使用。