一、基于AI的流量检测与分析机制
阿里云DDoS高防通过机器学习算法实时分析流量特征，建立正常访问行为基线模型。系统每秒处理百万级数据包，对比TCP/UDP协议特征、请求频率、IP分布等300+维度指标，准确识别SYN Flood、ACK反射等攻击模式。其流量清洗中心采用动态阈值算法，当检测到特定端口的异常流量突增时，自动触发防护策略，将恶意请求导向清洗节点。
二、多层协同防护体系架构
该方案构建四层防御体系：
- 网络层防护：基于BGPanycast技术实现全球流量调度，通过分布式节点分担攻击压力
- 传输层清洗：部署在骨干网的防护集群可过滤畸形报文，支持对TCP/UDP协议的深度解析
- 应用层防护：集成WAF模块识别HTTP/HTTPS层的CC攻击，拦截异常会话请求
- 资源隔离机制：当攻击流量超过预设阈值时，自动启用备用带宽通道
三、动态防御策略与实时响应
系统内置智能决策引擎支持三种防御模式切换：
- 常规模式：基于历史攻击数据预置防护规则
- 紧急模式：攻击峰值期启用协议栈优化技术，将响应延迟降低至5ms以内
- 学习模式：新型攻击发生时自动采集样本，24小时内生成防护规则
运维人员可通过控制台实时查看攻击类型、流量峰值、拦截率等数据面板，支持设置自动告警通知策略。
阿里云DDoS高防通过智能流量分析、分布式清洗节点、多层级防护策略的协同运作，实现秒级攻击识别与拦截。其动态防护机制可有效应对从网络层洪泛攻击到应用层CC攻击的混合威胁，防护能力最高可达Tbps级别，保障业务连续性。
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