一、实时流量监控与数据采集
云盾通过分布式探针在网关、核心交换节点等位置部署流量采集设备，实时捕获全量网络数据包。这些设备支持对TCP/UDP协议、HTTP/HTTPS请求的深度解析，并将元数据聚合至中央分析平台。
数据采集包含以下核心维度：
- 源/目标IP地址的地理位置与信誉评级
- 会话请求频率与数据包大小分布
- 协议类型与载荷特征分析
二、多维异常检测机制
基于机器学习算法构建动态基线模型，对以下异常特征进行实时比对：
- 流量突变检测：当单位时间请求量超过历史阈值的300%时触发预警
- 协议异常识别：检测ICMP载荷超限或DNS请求域名随机化等隐蔽隧道特征
- 行为模式分析：通过用户访问热力图识别分布式爬虫行为
| 攻击类型 | 检测指标 |
|---|---|
| DDoS攻击 | SYN Flood速率 >10万/秒 |
| XSS注入 | 响应包包含未转义脚本标签 |
三、攻击溯源与防护策略
通过三层关联分析实现精准溯源：
- 原始日志关联：整合Web服务器访问日志与Netflow记录
- 攻击路径还原：利用TCP序列号重构完整会话流
- 威胁情报匹配：对接全球IP信誉库进行实时比对
防护系统采用分级响应策略，对确认的恶意流量实施智能清洗，包括TCP速率限制、JS挑战验证等多层过滤手段，保证正常业务流量无损通过。
云盾通过分布式监控架构与智能分析引擎的协同工作，实现从流量采集、异常检测到攻击溯源的完整防护闭环。系统结合协议特征识别与行为模式分析，可有效抵御DDoS、XSS等主流攻击类型，同时通过动态基线模型持续适应新型攻击手法。
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