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가장 일반적인 방법은 볼류매트릭(트래픽) 공격입니다. 하지만 공격의 패턴은 계속 변화 및 진화하고 있으며, 여러가지의 공격이 혼합되는 경우도 있습니다.
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공격의 규모에 따라 모든 traffic을 스크러빙센터를 통과시킬지 모니터링을 하다 스크러빙센터로 전환할지 결정해야 합니다. L7의 방어를 위해서는 모든 traffic의 확인이 필요해집니다.
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해커들도 AI 기술을 이용하듯이 저희도 AI 및 ML을 통한 지능형 이상 인식을 하고 있습니다. 새로운 차원의 공격 정교함과 새로운 기술로 인해 가장 노련한 보안 전문가조차도 실시간 DDoS 공격을 식별하고 완화하는 데 어려움을 겪고 있는 상황입니다. 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)의 도입은 진화하는 공격 패턴에 적응할 수 있어 최신 위협에 대한 방어를 강력하게 유지할 수 있습니다.
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AI/ML의 도입은 공격의 패턴을 분석하여 이후 공격에 대하여 효과적인 방어를 제공하는 것에 있습니다. 공격 자체를 사전에 미리 알 수는 없습니다. 다만 공격이 발생하였을 때, 얼마나 빠르게 공격의 패턴을 감지하여 공격을 완화하는지가 중점이라고 보시는게 맞습니다.