Защита корпоративных сетей от DDoS-атак: современные методы и тенденции

Защита корпоративных сетей от DDoS-атак: современные методы и тенденции

Авторы публикации

Журнал

Журнал «Научный лидер» выпуск # 47 (145), Декабрь ‘23

Дата публикации 28.11.2023

Поделиться

В наше время корпоративные сети стали основным активом для большинства предприятий, будь то малый стартап или крупная мультинациональная компания. Однако с ростом зависимости от сетевых ресурсов возрастает и угроза DDoS-атак, которые могут привести к серьезным нарушениям бизнес-процессов и значительным финансовым потерям. В данной статье мы рассмотрим современные методы защиты корпоративных сетей от DDoS-атак, а также представим актуальные тенденции в этой области.

DDoS-атаки: суть и последствия

DDoS (Distributed Denial of Service) атаки представляют собой специфический тип кибератак, при котором злоумышленники наводят огромное количество ICMP запросов на сервер или сеть с целью перегрузить их и создать отказ в обслуживании. Подобные атаки могут быть осуществлены с использованием бот-сетей, устройств интернета вещей или других уязвимых устройств, что делает их особенно разрушительными. Последствия DDoS-атак могут быть катастрофическими для компании – от перерывов в работе и потери данных до значительных финансовых убытков и ущерба репутации.

Тенденции в области защиты от DDoS-атак

Использование специализированных аппаратных устройств является одним из методов защиты от DDoS-атак. Эти устройства способны обнаруживать и фильтровать атакующий трафик до того, как он достигнет корпоративной сети, что позволяет предотвратить потенциальные проблемы. Такие устройства обычно работают на основе программного обеспечения, которое может анализировать и классифицировать трафик, и аппаратной инфраструктуры, которая способна обрабатывать большие объемы данных в реальном времени. Это помогает предотвращать перегрузку сети и отказ в обслуживании, что делает специализированные аппаратные устройства важным компонентом в обеспечении безопасности корпоративных сетей от DDoS-атак. К таким устройствам относятся:

1. DDoS-митигационные аппараты: это специализированное оборудование, которое обнаруживает атаки DDoS и фильтрует потоки трафика, направляя только безопасный трафик к целевым серверам.

2. Специализированные маршрутизаторы и коммутаторы: Некоторые поставщики оборудования предлагают сетевое оборудование с возможностью фильтрации трафика и защиты от DDoS-атак.

3. Вспомогательное устройство контроля трафика: это оборудование помогает отслеживать и анализировать трафик, чтобы выявлять аномальное поведение, которое может свидетельствовать о возможной DDoS-атаке.

Еще одним средством являются облачные СЗИ от DDOS-атак. Обычно облачные системы защиты от DDoS-атак представляют собой сервисы, предоставляемые облачными провайдерами, которые могут фильтровать входящий трафик на стороне провайдера, прежде чем он достигнет сети клиента. Эти облачные службы могут предложить высокую пропускную способность и могут легко масштабироваться в зависимости от изменяющихся потребностей клиента.

Применение методов глубокого анализа трафика является одним из способов защиты от DDoS-атак. Этот метод включает в себя более детальное исследование сетевого трафика с целью выявления аномальных или вредоносных пакетов данных, которые могут свидетельствовать о проведении DDoS-атаки. При глубоком анализе трафика используются специальные средства и технологии, которые позволяют распознавать типы трафика, происходящие в сети, и находить отклонения от нормального поведения. Это может включать в себя анализ протоколов, выявление аномалий в потоках данных, распознавание подозрительных пакетов и многое другое. Глубокий анализ трафика позволяет обнаруживать DDoS-атаки на ранней стадии, что дает возможность принять меры для их предотвращения или смягчения последствий. Многие современные системы безопасности используют методы глубокого анализа трафика в реальном времени для обнаружения и реагирования на потенциальные угрозы, включая DDoS-атаки.

Построение распределенных сетей для балансировки нагрузки представляет собой еще один метод защиты корпоративных сетей от DDoS-атак. Этот метод включает в себя создание множества узлов (узлов балансировки нагрузки), которые могут принимать и обрабатывать трафик, отправленный к целевым серверам. При дизайне решения также учитывается возможность географического размещения этих узлов в различных локациях для обеспечения дополнительной отказоустойчивости. Когда поступает атакующий трафик, он распределяется по всем узлам, что позволяет равномерно распределять нагрузку между ними и предотвращать перегрузку отдельных серверов. Это делает инфраструктуру более устойчивой к DDoS-атакам, так как даже при очень высокой нагрузке система может продолжать обслуживать запросы, стойко справляясь с потоком трафика. Таким образом, построение распределенных сетей для балансировки нагрузки помогает уменьшить влияние DDoS-атак и обеспечить более надежное функционирование корпоративной сети в условиях атакующих нагрузок.

Использование геодоступных DNS-сервисов представляет собой еще один метод фильтрации трафика и защиты сети от DDoS-атак. Этот метод основан на использовании распределенных DNS-серверов, которые настроены для отвечать на запросы клиентов с учетом их местоположения. При обработке запросов, геодоступные DNS-сервисы выбирают сервер на основе местоположения клиента, направляя запрос на ближайший к клиенту узел сети. Это позволяет распределить нагрузку более равномерно по всей сети и снизить воздействие DDoS-атак. Более того, геодоступные DNS-сервисы могут использоваться для фильтрации трафика, направляя потоки только через доверенные узлы в зависимости от их географического местоположения. Это позволяет изолировать и блокировать потенциально вредоносный трафик, которых могут возникнуть в результате DDoS-атаки. Итак, использование геодоступных DNS-сервисов не только способствует равномерному распределению нагрузки, но и представляет эффективный механизм защиты от DDoS-атак путем управления трафиком в зависимости от географического местоположения клиентов и источников запросов.

Усиленное шифрование и аутентификация трафика также являются важными методами защиты от DDoS-атак. Шифрование трафика позволяет защитить данные, передаваемые по сети, от перехвата и несанкционированного доступа. Это помогает предотвращать возможность атакующих манипулировать или вмешиваться в сетевой трафик, что может использоваться для организации DDoS-атак. При усилении шифрования используются более надежные алгоритмы шифрования и специальные криптографические протоколы для защиты данных. Аутентификация трафика позволяет проверить подлинность источника трафика, что помогает выявлять потенциально вредоносные или поддельные запросы. При аутентификации используются различные методы, такие как цифровые сертификаты, механизмы проверки подлинности и многофакторная аутентификация для обеспечения безопасности трафика. В совокупности усиленное шифрование и аутентификация трафика помогают предотвратить возможные DDoS-атаки путем обеспечения надежности и целостности передаваемой информации и подтверждения подлинности источников трафика.

Тенденции в области защиты от DDoS-атак

Использование искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) для повышения эффективности систем защиты от DDoS-атак является одним из наиболее передовых методов борьбы с угрозами информационной безопасности. Искусственный интеллект и машинное обучение позволяют системам безопасности обнаруживать, анализировать и реагировать на аномальное поведение трафика, которое может свидетельствовать о DDoS-атаках. Алгоритмы машинного обучения могут изучать нормальное поведение сети и выявлять отклонения, что позволяет обнаруживать потенциальные угрозы на ранних стадиях. Кроме того, ИИ и МО могут обеспечить автоматизированную реакцию на атаки, сокращая время реакции и уменьшая вмешательство человека в процесс принятия решений, что особенно важно в условиях масштабных DDoS-атак. Другие преимущества использования ИИ и МО для защиты от DDoS-атак включают адаптивную и быструю реакцию на новые угрозы, способность анализировать большие объемы данных для выявления узких мест или уязвимостей, а также способность улучшать алгоритмы безопасности на ходу на основе новых данных. Таким образом, использование искусственного интеллекта и машинного обучения может значительно повысить эффективность систем защиты от DDoS-атак, обеспечивая более гибкий, интеллектуальный и адаптивный подход к обнаружению и противодействию угрозам информационной безопасности.

Развитие многоуровневых систем защиты, охватывающих сетевые, прикладные и уровни транспорта, играет ключевую роль в борьбе с DDoS-атаками и обеспечении общей безопасности информационных систем. Сетевой уровень защиты включает в себя фильтрацию входящего и исходящего трафика с использованием механизмов контроля доступа, брандмауэров и других средств защиты. На этом уровне также могут применяться технологии обнаружения и предотвращения интранет-атак, фильтрации пакетов данных и улучшения маршрутизации трафика. Прикладной уровень защиты включает в себя использование механизмов шифрования, аутентификации, проверки целостности данных и других методов, чтобы обеспечить безопасность и неприкосновенность напрямую прикладных программ и сервисов. Уровень транспорта направлен на защиту транспортных протоколов и механизмов маршрутизации данных, включая SSL/TLS, VPN-технологии, межсетевые экраны и прочие механизмы обеспечения конфиденциальности и целостности передаваемой информации. В совокупности, многоуровневые системы защиты обеспечивают комплексный подход к защите от DDoS-атак, позволяя обнаруживать и пресекать угрозы на различных уровнях сетевой инфраструктуры и прикладных систем. Объединение мер безопасности на различных уровнях уменьшает риски и повышает общую стойкость системы к кибератакам.

Защита корпоративных сетей от DDoS-атак становится все более актуальной и важной задачей для предприятий. Современные методы и тенденции в области защиты предоставляют множество возможностей для разработки прочных и эффективных систем защиты. Однако, невозможно полностью устранить риски DDoS-атак, поэтому важно для компаний постоянно обновлять и улучшать свои антивыключатели. Осведомлённость и готовность компаний к подобным угрозам является ключевым фактором в успешной борьбе с DDoS-атаками.

Список литературы

  1. Способы коммутации пакетов в сетях CISCO / А. В. Красов, В. Н. Волкогонов, В. А. Волостных [и др.] // Материалы Всероссийской научно-практической конференции "Национальная безопасность России: актуальные аспекты" ГНИИ "Нацразвитие". Июль 2018 : Сборник избранных статей, Санкт-Петербург, 30 июля 2018 года. – Санкт-Петербург: Нацразвитие», 2018. – С. 31-35.
  2. Катасонов, А. И. Анализ МЕХАНИЗМОВ РАЗГРАНИЧЕНИЯ ДОСТУПА В СИСТЕМАХ СПЕЦИАЛЬНОГО НАЗНАЧЕНИЯ / А. И. Катасонов, А. Ю. Цветков // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании (АПИНО 2020) : IX Международная научно-техническая и научно-методическая конференция : сборник научных статей, Санкт-Петербург, 26–27 февраля 2020 года. Том 1. – Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича, 2020. – С. 563-568.
  3. Катасонов, А. И. Эффективность встроенной защиты microsoft windows server от ddos-атак на основе TCP SYN / А. И. Катасонов, А. В. Красов, А. Ю. Цветков // Сборник cтатей Круглого стола «Безопасность в профессиональной деятельности» : Сборник статей Круглого стола «Безопасность в профессиональной деятельности», в рамках II Всероссийской научно-практической конференции «Инновационные технологии и вопросы обеспечения безопасности реальной экономики» ITES-2020, Санкт-Петербург, 27 марта 2020 года. – Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный экономический университет, 2020. – С. 68-78.
  4. Анализ угроз безопасности SCADA / Н. С. Ветров, Д. Н. Смирнов // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании (АПИНО 2023) : Сборник научных статей. XII Международная научно-техническая и научно-методическая конференция. В 4 т., Санкт-Петербург, 28 февраля – 01 2023 года. Том 1. – Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича, 2023. – С. 246-250.
  5. Исследование концепции ядра в различных операционных системах / Г. С. Бударный, А. А. Казанцев, С. А. Руденко, Д. Н. Смирнов // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании (АПИНО 2022) : Сборник научных статей XI Международной научно-технической и научно-методической конференции. В 4-х томах, Санкт-Петербург, 15–16 февраля 2022 года / Под редакцией А.В. Шестакова, сост. В.С. Елагин, Е.А. Аникевич. Том 4. – Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича, 2022. – С. 411-417. Ветров, Н. С.
Справка о публикации и препринт статьи
предоставляется сразу после оплаты
Прием материалов
c по
Осталось 5 дней до окончания
Размещение электронной версии
Загрузка материалов в elibrary