以下是一些用于防御攻击的常见 DDoS 缓解技术。 组织通常会采用这些方法的组合来创建分层防御策略，以有效减轻 DDoS 攻击的影响。 早期发现也是启动迅速事件响应和缓解措施的关键DDOS，使组织能够在事件升级之前控制影响。

流量过滤涉及检查传入的网络流量并应用过滤器来阻止或允许特定类型的流量。 该技术可以在不同层面使用，例如网络边缘路由器、防火墙或专用 DDoS 缓解设备。 通过过滤恶意或不必要的流量，组织可以减少 DDoS 攻击的影响，并有助于确保合法流量到达预定目的地。

速率限制限制来自特定来源或在指定时间范围内的传入请求或数据包的数量。 通过实施速率限制，组织可以阻止大量流量的涌入，从而减轻 DDoS 攻击的影响。

异常检测涉及监控网络流量模式和行为以识别与正常模式的偏差。 它利用统计分析和机器学习算法来建立基线行为并检测可能表明 DDoS 攻击的异常活动。 异常检测系统可以识别异常流量峰值、数据包泛滥或其他表明正在发生攻击的模式。

行为分析侧重于监视用户、系统或网络实体的行为，以检测和识别可疑或恶意活动。 行为分析技术有助于区分合法流量和攻击流量，使组织能够有效应对 DDoS 攻击，同时最大限度地减少误报。 该分析可以在客户端和服务器端通过智能代理执行，检测可能表明存在拒绝服务攻击的系统压力。

部署内容分发网络 (CDN)可以帮助减轻容量攻击的影响并提供增强的可用性和性能。 CDN 可以利用其分布式网络基础设施来识别和阻止恶意流量，确保合法请求到达目标。

负载均衡器和应用交付控制器 (ADC)还可以通过智能分配和管理流量充当抵御 DDoS 攻击的防御机制。 负载均衡器可以通过应用速率限制、流量整形或将流量重定向到专门的 DDoS 防护解决方案等各种技术来检测和缓解 DDoS 攻击。

实施基于云的 DDoS 防护服务可以帮助提供专用且可扩展的缓解功能来防御 DDoS 攻击。 通过这些服务重定向流量，组织可以受益于先进的缓解技术、实时威胁情报和专业提供商的专业知识。

防范 DDoS 攻击的其他最佳实践包括启用传输控制协议 (TCP) 和用户数据报协议 (UDP) 请求管理，以确保仅处理合法请求。 定期监控和记录有助于及早发现攻击并减轻任何负面影响。 流量增加、错误或异常活动的模式可以触发警报以供进一步调查。 加密应用和客户端之间的流量可以使攻击者更难以拦截和修改流量。 定期的软件更新可确保您的系统受到最新安全功能和补丁的保护，以减轻已知威胁，包括 DDoS 攻击。