5G、云计算、大数据、物联网等新兴数字产业的发展，信息基础设施的建设规模也随之扩大，这无疑会导致越来越多的网络资产暴露在互联网上。这些资产一旦被DDoS攻击者所利用，将会对网络安全带来严重威胁。在2021年防御过程中，绿盟科技曾多次检测出扫段攻击，这类攻击是专门针对现有DDoS监测和防御策略的有针对性的对抗，对被攻击企业来说是极其严峻的挑战。基于威胁情报中心的DDoS攻击防御体系能够调用大量DDoS攻击情报，辅助快速阻断攻击源，充分利用情报资源，实现主动防御。下文以物联网资产为例进行详细分析。

　　01 威胁情报中心

　　威胁情报中心是威胁情报分析和共享平台，可为用户提供及时准确的威胁情报数据。借助威胁情报中心的威胁情报支撑，用户可及时洞悉公网资产面临的安全威胁进行准确预警，了解最新的威胁动态，实施积极主动的威胁防御和快速响应策略，结合安全数据的深度分析全面掌握安全威胁态势，并准确地进行威胁追踪和溯源。

　　02 物联网资产暴露监测

　　依托威胁情报中心打造的网络空间测绘系统，采用多样化的实时监测技术，可按需灵活弹性扩展扫描并发数，能够在短时间内完成对大量公网资产的监测。截至2021年11月，通过监测发现国内有201万个物联网资产暴露在互联网上，其中摄像头、路由器、VoIP电话数量分别位列前三。

　　03 物联网资产风险感知

　　凭借威胁情报中心丰富的资产指纹数据及强大的威胁情报信息，能够快速发现资产在互联网上的安全状况，以便进行下一步处置，为网络安全防御体系的建立奠定坚实的基础。通过与威胁情报数据进行关联，发现暴露在公网的物联网设备中，约有37万个设备参与了恶意攻击。

　　在DDoS的安全防护过程中，将上述恶意主机的情报信息传播和分享到本地DDoS防护设备中，对于危害较高的主机及时进行拉黑和阻断，从源头防御DDoS攻击。

　　04 僵尸网络家族研究分析

　　通过僵尸网络家族情报能够及时掌握僵尸网络家族的活跃度、地域分布、漏洞利用情况等详细信息。例如，对僵尸网络漏洞利用情况进行研究分析，发现当前被僵尸网络利用的在野漏洞已达72种，最快可在1天内集成最新漏洞，抢在设备漏洞修复前感染并控制设备。因此，为防止DDoS攻击者利用漏洞扩大僵尸网络规模，应加强对肉鸡的管理，并及时更新系统安全补丁。

　　05 DDoS攻击者画像

　　利用知识图谱关联分析技术对海量的大数据进行挖掘，通过人工智能算法实现DDoS攻击者画像，及时有效分析攻击者行为、攻击者采取的战术技术以及所属攻击组织，为研究新的DDoS防御算法提供思路，提升对DDoS攻击的检测和防护能力。

　　06 总结

　　DDoS攻击作为一种传统的网络攻击方式，经久不衰，对网络安全造成了严重威胁。传统的防御方法缺乏数据共享，本地检测出DDoS攻击后，无法做到全网情报共享。然而，基于威胁情报的DDoS防护方式可将最新的威胁情报转化成防护能力，利用多种威胁情报数据快速甄别恶意IP，及时做出应对措施，提升DDoS攻击防护的智能性与先进性。