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국내 H100의 리소스를 담당할 클라우드 리전은 올해 4월 오픈 예정이며, 스크러빙센터를 포함하고 있는 PoP는 이미 국내에 위치하고 있습니다. 기본적으로 DDoS 공격은 공격에서 가장 가까운 스크러빙 센터에서 방어되게 되지만, 다른 지역에 위치한 스크러빙 센터로의 분산을 통하여 더욱 최적의 성능과 빠른 공격완화를 할 수 있습니다.
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스마트 AI/ML 워크플로우는 공격 패턴을 분석하고, 자동화된 워크플로우와 연결되어 새로운 DDoS 공격 유형에도 신속하게 대응할 수 있습니다. 또한 Always-on 방어를 통하여 전문 보안팀과의 방어 정책에 대한 세부 설정 또한 가능합니다.
요청을 감당할 수 없는 수준인 초당 2억건 이상의 공격이 감행되고 있으며, 공격 뒤에 이어질 수 있는 데이터 유출 시도를 위한 연막작전으로 이용되는 경우가 있기 때문에 공격의 수준이 낮더라도 결과에 대해서는 우려사항이 될 수 있습니다.
외부에 노출된 IP 주소지는 다시 공격의 대상이 될 수 있습니다. 역방향 프록시를 이용하여 원본 서버의 IP를 숨기고 외부에는 중개자(CDN 또는 스크러빙센터)를 보여주어 서버를 직접 공격의 대상으로부터 제외시키는 것이 좋습니다.
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다음의 link에서 23년 Q3-Q4의 DDoS 공격 trend에 대한 자료를 받아보실 수 있습니다. https://gcore.com/library/wp-security-gcore-radar-q3-4-2023
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DDoS는 일반적으로 대역폭을 소진시키기 때문에 갑작스런 traffic의 비정상적인 증가 형태를 보입니다. 공격 traffic과 합법적인 traffic을 구분하는 것이 DDoS 방어의 핵심이며, 이것을 얼마나 잘 하는지가 DDoS 방어를 잘 이루어 낼 수 있는 역량이 됩니다.
공격시간이 길어지면 대역폭을 모두 소진할 수 있기 때문에 공격자의 공격이 성공을 하게 됩니다. 또한 불규칙한 패턴(random IP 등)은 방어를 더욱 힘들게 만듭니다.
최근 서비스형 DDoS (DDoS as a Service)가 증가하고 있습니다. 이는 공격을 서비스 형태로 구매하여 진행을 한다는 것을 말하고 있습니다. 비 전문가도 공격을 감행할 수 있고 빠른 공격 발생과 빠른 최고조 상황에서는 자동화된 워크플로우를 이용한 자동화된 대응이 중요합니다. 저희 Gcore는 자동화된 완화시스템을 갖추고 있으며, 스마트 AI/ML 워크플로우는 공격패턴을 분석하고 미래의 위협을 예측하는데 도움을 주고 있습니다.
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