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社交、直播类APP的DDoS防护新思路--SDK版

近几年,随着短视频平台兴起,各种直播APP映入人们视野,目前社交、直播类APP行业仍是被攻击的重灾区,之前与几个做社交APP的朋友交流,平台服务端被流量攻击了,他们就抓紧换到高防机房,虽然高防服务器有一定效果,但是由于社交APP涉及视频流、图片等内容,再过滤攻击的同时会出现严重卡顿、延迟高的情况,所以朋友一直不太满意,在有攻击的时候打开视频、发送图片等情况下延迟很大(有时候没攻击延迟也高,可能很多高防单线缘故或者机房其他用户有攻击影响到整个机房环境造成出口波动),影响用户体验,甚至会因为高防依靠策略过滤造成误封用户的情况,导致一些正常用户无法登录被拦截的情况。

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如何有效收集公开来源的威胁情报

一、前言 威胁情报作为信息安全领域一个正在茁壮成长的分支,在当下依旧处于混浊状态。即网络中存在着大量的所谓“情报”,它们的结构不同、关注方向不同、可信度不同、情报内容不同、情报的来源也是千奇百怪。这使得威胁情报在实际的运用中面临许多问题,而这其中的关键问题在于,在现阶段无法统一有效的提取出威胁情报中能够应用的关键信息。 为了在一定程度上解决这一问题,我们做了一点微小的工作,通过爬取网上已经公开的威胁情报内容,提取其中的域名、URL、IP等数据,作为威胁情报库的基础数据。由此可以看出,威胁情报库的丰富,在于情

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