1 分•作者: emmanol•4 个月前
面向互联网的系统上的流量很少是稳定的，因为合法需求会随着产品发布、用户增长和媒体关注而变化，而拒绝服务 (DoS) 攻击、自动化滥用和协议滥用也可能以相同的规模和强度出现。在不给合法用户引入延迟或摩擦的情况下可靠地区分两者是核心问题。
Trafficmind 将入站流量视为一个需要在入口处进行分类和控制的系统，其检测基于行为分析，而不是有效载荷检查或面向用户的挑战。执行在单独的层上运行，通过在网络边缘的上游进行数据包和标头级别的过滤来应用 DDoS 缓解措施，因此恶意流量在到达应用程序之前就被丢弃，而不会对合法用户产生任何影响。
**有效载荷检查和用户挑战如何变得普遍**
大多数安全和可观察性系统都位于应用程序运行时层：WAF、滥用检测和访问控制在请求被接受、解密和解析之后才启动，并且任何连接开销（包括 TLS 终止）都已被吸收。在生命周期的那个阶段，有效载荷检查和面向用户的挑战是区分合法流量和滥用的主要工具。
有效载荷检查通过解释请求内容来推断意图，而用户挑战则采用不同的方法，通过客户端交互来建立合法性。这两种方法在应用程序层都可以提供有效的信号，但当任何一种方法运行时，连接处理、TLS 终止和请求解析已经消耗了基础设施资源。
在高流量情况下，这种排序会成为一种负担，因为安全决策在请求生命周期中做出得太晚，无法防止资源争用。当这种争用加剧时，合法用户会直接感受到延迟、错误和服务降级的影响。
**用户体验作为系统考虑因素**
在高流量条件下，安全机制和用户体验不是单独的问题。延迟、客户端验证和交互式挑战都会影响系统在负载下的行为方式，而这种行为正是合法用户直接遇到的。
Trafficmind 持续且内联地评估入站流量，在请求被路由到应用程序运行时之前对其进行分类。不需要客户端操作，不会引入额外的往返，也不会呈现交互式挑战。保护在基础设施层运行，因此即使在高峰需求下，缓解措施对合法用户也是不可见的。
保护在应用程序资源被占用之前应用，并且无论上游发生什么情况，合法用户都不会遇到任何摩擦。
**分层流量分析：第 7 层检测，第 4 层执行**
在请求对应用程序具有语义意义之前，它已经表现出可测量的行为。连接建立、时间规律性、重试模式和协议使用在流量到达的那一刻在网络边缘都是可见的。所有这些信号都可以在没有解密或特定于应用程序的上下文的情况下被观察和操作。
Trafficmind.com 使用预执行行为作为其主要检测面，通过机器学习模型分析第 7 层的 HTTP 数据包，这些模型基于元数据和用户操作做出决策。
执行在第 4 层处理，决策通过在网络接口处进行数据包和标头级别的过滤来应用，在流量进入内核或用户空间之前。将检测与执行分离意味着检测可以保持表达性和适应性，而执行保持快速、确定性和低开销。