这主要是因为现代DDoS攻击与几年前的攻击已经大不相同。当今的攻击是由恶意攻击者精心策划的，他们可以快速识别弱点、定制攻击并根据他们选择利用的新攻击媒介进行调整。
这也是实时可见性对于保护整个数字生态系统中的企业至关重要的原因。
要了解DDoS防御措施必须改变的最佳例子，只需看看针对政府实体的精心策划的DDoS攻击。
为了缓解这些“自适应DDoS”攻击，安全团队应该考虑一种超越传统防御解决方案的防御策略。
他们还需要更多地依赖分析师的经验来验证攻击者的漏洞以及如何补救。
以北约为例，不幸的是，波兰等国家一直在发动以地缘政治为重点的DDoS攻击，因为政治领导层的变化往往是恶意行为者用来策划新攻击的时机。
仅今年冬天，波兰新政府宣誓就职后的几天内，DDoS攻击量就增加了4倍。
通常，这是黑客活动团体（包括Killnet、Noname057和AnonymousSudan）反对新当选官员的结果。
针对政府的攻击只是DDoS攻击者越来越擅长制造新攻击的一个例子。
众多行业的企业也以惊人的速度受到影响。
这就是为什么需要更加认真地对待威胁情报，企业必须了解自适应DDoS防御作为总体安全态势的一部分的价值。
自适应DDoS攻击与自适应DDoS防御
在自适应DDoS攻击中，攻击者会精心策划整个侦察活动。
这些活动会识别弱点、定制攻击并实时监控攻击性能以确保效果，然后调整攻击媒介。
组织需要考虑实施自适应DDoS保护策略，以更好地补救此类攻击。
自适应DDoS防护方法将智能机器学习算法与动态更新、可操作的DDoS威胁情报相结合。
采用更具适应性的策略时，组织可以使用人工智能执行实时流量分析，以比以前更深的粒度检查和分析流量。
这些解决方案还可以检测零分钟攻击和攻击媒介的变化。
一旦检测到并分类攻击，此类解决方案就会自动了解可用于快速有效地阻止特定攻击的最佳缓解方法。
威胁情报对抗新型DDoS攻击的价值
实时威胁情报在实际DDoS防御策略中的作用再怎么强调也不为过。
如今，威胁情报解决方案已为企业提供了机器学习(ML)，这些机器学习来自已知DDoS攻击媒介、来源和行为模式的丰富数据湖。
下面介绍其工作原理。
数据通过情报源不断输入检测平台，以帮助检测大多数DDoS攻击。
这种类型的情报充当预警系统，有助于缓解攻击。
当企业考虑将这种威胁情报方法作为其自适应DDoS防御策略的一部分时，它可以阻止多达80-90%的攻击流量。
这些解决方案还可以检测零分钟攻击和攻击媒介的变化。
一旦检测到并分类攻击，解决方案就会了解如何补救并有选择地阻止特定攻击。
此外，自适应DDoS防御可以通过不断实时评估攻击流量来识别不断变化的攻击媒介。
随着攻击流量特征的变化，此分析会不断更新。
拥有更好的可视性工具、可操作的威胁情报和AI来自动修复攻击媒介的价值是适应DDoS攻击者不断演变的关键方法。
随着DDoS攻击者变得越来越老练，攻击面也呈指数级增长，企业必须超越预防的理念，将重点放在早期检测和响应上，将安全生态系统的人力和技术方面结合起来，才能真正发挥作用。
这是一场永无止境的战斗；有时坏人会获胜并获得网络访问权。自适应DDoS的真正价值在于能够尽快即时检测、调查和补救可疑行为。
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