一、清洗阈值设置原则与策略
设置流量清洗阈值需遵循”略高于正常峰值”原则，建议结合业务基线进行动态调整。阿里云DDoS原生防护提供两种模式：系统默认阈值基于AI学习业务流量模式自动调整，手动模式需参考业务高峰期流量数据设置BPS/PPS双指标。腾讯云建议初始采用正常防护等级，结合业务类型逐步优化阈值，例如视频流业务需侧重PPS阈值设置。
二、防护等级的动态选择标准
主流云服务商提供三级防护配置策略：
- 宽松模式：适用于业务波动大的场景，仅过滤明显攻击特征包
- 正常模式：默认配置，过滤常见UDP攻击并启用IP验证
- 严格模式：增加ICMP过滤和UDP严格检查，适用于持续攻击场景
建议电商类业务优先选择正常模式，而金融系统在遭受混合攻击时可临时切换严格模式。
三、AI算法与流量基线学习
阿里云采用基于业务流量特征的AI自学习机制，通过14天流量特征分析建立动态基线模型，有效识别异常流量偏移。该机制可降低30%误清洗率，特别适用于突发流量型业务。百度智能云则通过多层检测机制实现精准识别：
- 静态规则匹配已知攻击模式
- 机器学习分析协议合规性
- 实时行为特征比对基线模型
四、多层级清洗策略配置步骤
企业实施流量清洗需完成以下配置流程：
| 步骤 | 操作要点 |
|---|---|
| 1.资产识别 | 在控制台选择受保护云产品及地域 |
| 2.阈值设定 | 参考最近30天流量峰值设置BPS/PPS |
| 3.防护等级 | 按业务类型选择清洗严格度 |
| 4.攻击监控 | 配置自动阈值调整触发条件 |
建议每月进行策略验证测试，通过模拟攻击验证清洗效果。
结论：有效的DDoS流量清洗需要构建”阈值动态调整+AI智能分析+分级防护”的三维防御体系。企业应根据业务特性选择基础防护等级，结合历史流量数据设置弹性阈值，并利用云服务商的智能学习功能持续优化防护策略，在保障业务连续性的同时实现精准攻击过滤。
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