高防CDN与AI协同防御架构
高防CDN通过分布式节点分散攻击流量，AI模型实时分析请求特征，结合行为指纹、流量基线等数据动态调整防护策略。核心在于将传统规则拦截升级为智能学习型防御，降低误杀率。
基于请求特征的动态评分机制
AI对每个请求生成风险评分（0-100），评分维度包括：
- 请求频率（单位时间内的请求数）
- 访问路径深度（是否遍历敏感目录）
- User-Agent异常性（伪造概率）
- 地理位置与IP信誉库匹配度
评分公式：Score = w_1 \\cdot F_{req} + w_2 \\cdot P_{depth} + w_3 \\cdot U_{a} + w_4 \\cdot G_{ip}
权重参数（w_1至w_4）通过机器学习动态调整。
多层流量清洗策略
边缘节点部署轻量级AI模型快速过滤明显恶意流量，中心节点采用深度学习模型分析复杂攻击模式。清洗过程包括：
- TLS指纹验证（识别伪造SSL握手）
- HTTP/2协议合规性检查（拦截协议滥用）
- 请求时序分析（检测自动化工具的时间间隔特征）
自适应速率限制算法
基于历史流量数据训练LSTM神经网络预测正常用户行为阈值，动态调整限速策略。例如：
- 静态页面请求阈值：200次/分钟（固定基线）
- API接口请求阈值：50-300次/分钟（动态调整）
异常流量触发弹性扩容，自动增加节点计算资源。
行为验证与挑战机制
对中风险请求（评分30-70）触发验证挑战：
- 无感验证：JavaScript计算题（普通用户0.3秒完成，机器人超时）
- 高级挑战：WebAssembly图形识别（对抗自动化工具）
通过率低于20%的IP段自动加入灰名单。
实时威胁情报共享网络
跨CDN节点同步攻击特征数据，更新周期<5秒。关键数据包括：
- 最新CC攻击工具指纹（如Python-requests特定header组合）
- 僵尸网络C2服务器IP列表
- 云服务商出口IP信誉评分
误杀补偿机制
误拦截用户可通过以下路径快速恢复访问：
- 自动邮件验证（链接有效期10分钟）
- 短信二次认证（同设备cookie绑定）
- 人工审核接口（响应时间<15分钟）
日志分析与策略迭代
全量日志存储于时序数据库，定期（每日）执行策略效果评估：
- 误封率（False Positive）目标：<0.01%
- 漏杀率（False Negative）目标：<0.5%
模型每6小时增量训练，每周全量更新。