DDos高防IP如何进行流量清洗？

DDoS高防IP通过多种技术手段清洗反面流量，包括实时监测、智能识别、黑名单过滤、速率限制、行为分析等，以确保正常流量能够顺利到达目标服务器。

DDoS高防IP的清洗方式主要有以下几种：

1、流量过滤

基于协议的过滤：根据网络层和传输层的协议信息，如TCP、UDP、ICMP等，对异常流量进行识别和过滤，对于大量的ICMP Flood攻击流量，可以直接在网络设备或高防系统中设置规则，丢弃这些异常的ICMP数据包，以减少对正常业务的影响。

基于源IP的过滤：将已知的攻击源IP地址列入黑名单，阻止来自这些IP地址的流量进入服务器，这种方式对于一些固定的攻击源较为有效，但对于分布式的攻击或使用虚假IP地址的攻击，效果可能会受到一定限制。

2、行为分析

连接数限制：通过监测每个IP地址的并发连接数，当连接数超过设定的阈值时，认为该IP可能存在异常行为，对其进行限制或阻断，这可以有效防止攻击者利用大量的并发连接来耗尽服务器资源。

请求频率检测：分析每个IP地址的请求频率，如果某个IP在短时间内发送大量请求，超出了正常业务的访问频率，可能被视为攻击行为，从而触发清洗机制，正常的用户访问网站可能是每隔几秒或几十秒一次请求，而攻击者可能会在极短时间内发送大量请求。

3、特征识别

畸形包检测：检查数据包是否符合正常的网络协议规范，对于不符合RFC协议规范的畸形报文进行识别和过滤，畸形包可能是攻击者故意构造的，用于干扰服务器的正常运行或消耗服务器资源。

特定攻击特征识别：针对不同类型的DDoS攻击，如SYN Flood、UDP Flood、DNS Query Flood等，识别其特定的攻击特征，SYN Flood攻击中，大量的SYN报文没有对应的ACK确认，通过监测这种异常的SYN报文比例，可以判断是否发生了SYN Flood攻击。

4、统计限速与行为识别

综合多种因素进行限速：结合流量、连接数、请求频率等多种因素，运用AI算法自动学习并生成一套专属的默认阈值，当流量或访问行为超过这些阈值时，触发清洗动作，系统会综合各种黑白名单、访问速率、行为等进行智能防护。

动态调整防护策略：根据实时的网络流量和攻击情况，动态调整清洗阈值和防护策略，在业务高峰期适当提高清洗阈值，以避免误杀正常的高流量访问；而在遭受攻击时，降低阈值以更快速地清洗反面流量。

DDoS高防IP通过多种清洗方式协同工作，有效地抵御各类DDoS攻击，保障服务器的稳定运行和业务的连续性。