清洗阈值的基本定义与作用
DDoS清洗阈值是触发流量清洗动作的边界值，当网络流量超过该阈值时，防护系统将启动清洗机制分离攻击流量与正常流量。其作用体现在两方面：一是作为攻击检测的触发条件，二是避免误清洗导致业务中断。阈值设置需基于业务流量基线，既要覆盖正常业务波动，又能及时识别异常攻击流量。
科学设定清洗阈值的核心原则
企业应遵循以下设定原则：
- 业务规模匹配：小型网站建议100-200Mbps，中型企业300-500Mbps，大型系统需1Gbps以上
- 动态基线参考：基于AI学习历史流量特征，设置正常峰值的1.5-4倍范围
- 多维指标联动：同时配置BPS（带宽速率）和PPS（数据包速率）阈值，避免单一指标误判
阿里云等平台支持智能阈值模式，通过机器学习动态调整阈值，适应业务流量波动。
行业最佳实践与案例参考
服务商 阈值类型 推荐值范围 阿里云 动态阈值 AI自适应调整 腾讯云 固定阈值 业务峰值2倍 UCloud 分类型阈值 ULB类500Kpps
电商平台在促销期间需将阈值提升至日常值的3倍，同时设置分协议阈值（如DNS请求单独限速）应对CC攻击。
常见误区与风险规避
- 阈值过低（<1.5倍峰值）导致误清洗，造成业务损失
- 阈值过高（>4倍峰值）延迟攻击响应，增加业务中断风险
- 忽略协议差异，未对UDP/ICMP等协议设置独立阈值
推荐采用阈值学习功能，通过7天流量采样建立基准模型，降低人工配置误差。
有效设定DDoS清洗阈值需结合业务特征、流量基线和智能算法，建立动态调整机制。企业应根据服务商提供的AI学习功能，定期校验阈值有效性，同时设置分层防护策略应对不同类型攻击。
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