监控流量异常
部署流量监控工具，实时采集网络流量数据。常用的监控指标包括带宽使用率、连接数、请求频率、数据包大小分布等。设置合理的基线阈值，当流量偏离正常范围时触发告警。
使用NetFlow、sFlow或IPFIX等协议进行流量分析，识别异常流量模式。结合历史数据建立流量模型，通过机器学习算法检测异常波动。重点关注突发性流量增长、非业务时段流量激增、特定协议或端口的异常活动。
分析流量特征
对异常流量进行深度包检测（DPI），解析协议头部和负载内容。识别攻击特征，如大量重复请求、畸形数据包、虚假源IP等。分析流量来源，判断是否来自特定地理区域或AS号。
区分DDoS攻击与业务突发流量。DDoS通常表现为无业务逻辑的洪水攻击，而业务突发往往伴随合法用户行为。通过请求内容、用户行为模式、设备指纹等多维度验证流量合法性。
实施防御措施
启用网络层防御，配置ACL规则过滤明显恶意IP。与ISP协作实施远程触发黑洞路由（RTBH），将攻击流量在上游丢弃。部署Anycast技术分散攻击流量，提高网络带宽冗余。
在应用层部署WAF和速率限制，防止CC攻击耗尽服务器资源。设置基于行为的防御规则，如人机验证、请求频率限制、API调用配额等。对关键业务接口实施签名验证和请求加密。
应急响应流程
建立分级响应机制，根据攻击规模启动不同预案。小规模攻击通过自动防御系统处理，大规模攻击需安全团队介入。保留攻击日志和样本，用于事后分析和取证。
攻击结束后进行复盘，分析防御措施有效性。更新规则库和基线阈值，优化监控策略。对系统进行漏洞扫描和加固，防止同类攻击再次发生。定期演练应急响应流程，确保团队熟悉处置程序。