惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

C
Cisco Blogs
爱范儿
爱范儿
有赞技术团队
有赞技术团队
博客园 - 【当耐特】
Jina AI
Jina AI
Project Zero
Project Zero
宝玉的分享
宝玉的分享
Martin Fowler
Martin Fowler
WordPress大学
WordPress大学
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
T
Tenable Blog
F
Fortinet All Blogs
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
Last Week in AI
Last Week in AI
月光博客
月光博客
雷峰网
雷峰网
G
Google Developers Blog
V
V2EX
T
Tor Project blog
罗磊的独立博客
Schneier on Security
Schneier on Security
Know Your Adversary
Know Your Adversary
W
WeLiveSecurity
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
P
Privacy International News Feed
S
Securelist
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
P
Proofpoint News Feed
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
小众软件
小众软件
Scott Helme
Scott Helme
I
Intezer
T
Threat Research - Cisco Blogs
The GitHub Blog
The GitHub Blog
N
Netflix TechBlog - Medium
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
L
LINUX DO - 最新话题
N
News | PayPal Newsroom
L
Lohrmann on Cybersecurity
T
Troy Hunt's Blog
Google DeepMind News
Google DeepMind News
P
Proofpoint News Feed
人人都是产品经理
人人都是产品经理
Latest news
Latest news
AWS News Blog
AWS News Blog
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Облако под защитой от DDoS: чем On-Demand отличается от Always-On
runity (Руни · 2026-05-26 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение8 мин

Охват и читатели4.1K

Обзор

Привет, Хабр! Меня зовут Роман Доморацкий, я руководитель направления разработки Рег.облака. Мои команды отвечают за то, чтобы сетевые и инфраструктурные функции облака появлялись в личном кабинете.

В этой статье хочу разобрать не защиту от DDoS вообще, а более узкий сценарий — как в облаке устроены два режима защиты от DDoS (базовая On-Demand на L3–L4 и расширенная Always-On на L3–L7). Покажу, где у On-Demand появляются архитектурные ограничения, почему для L7 уже недостаточно просто фильтровать пакеты и что меняется для приложения после подключения защиты через домен и SSL/TLS-сертификат.

Навигация по тексту

В этой статье будем опираться на практическое деление атак по уровням: L3–L4 и L7. Для облачной защиты это важнее, чем длинная классификация по всем возможным типам флуда. На L3–L4 атакующий перегружает канал или сетевое оборудование: растет PPS, битрейт, количество TCP-сессий, появляются характерные паттерны флуда. Такие атаки проще заметить по сетевым метрикам и отфильтровать до попадания трафика на сервер.

На L7 проблема другая: запросы уже выглядят как прикладной трафик. Боты могут имитировать пользователей, ходить в тяжёлые ручки, создавать нагрузку на веб-сервер, базу данных или бизнес-логику. Поэтому одной сетевой фильтрации здесь недостаточно — нужно анализировать HTTP-поведение.

Как устроены DDoS-атаки на L3–L4 и L7

Сетевой уровень L3. Переполнение интернет-канала

Что делают: массово отправляют колоссальный объем технических пакетов данных.

Что происходит: пакеты бесполезные, но их так много, что они полностью забивают всю доступную ширину канала.

Последствия: сетевой интерфейс перегружен обработкой «мусора», запросы реальных клиентов не могут пробиться.

Транспортный уровень L4. Исчерпание ресурсов сетевого оборудования (SYN Flood)

Что делают. Отправляют тысячи запросов на открытие TCP-сессии.

Что происходит. На каждый такой запрос сервер резервирует часть оперативной памяти и ждёт подтверждения от клиента. Злоумышленники намеренно не отправляют это подтверждение.

Последствия. Заканчивается лимит по памяти и соединениям, оборудование перестает принимать новые запросы, в том числе от реальных клиентов.

Чтобы было понятнее, приведу аналогию. Представьте, что вы хотите зайти в метро, но перед входом собралась огромная толпа. Люди просто стоят и никуда не идут — они не проходят внутрь, а вам из-за них не попасть к дверям. Вход заблокирован не замком, а самой толпой. Так работают сетевые атаки: канал или оборудование перегружены пустыми запросами, и никто не может достучаться до сервиса.

Уровень приложения L7

Что делают. Массово отправляют HTTP-запросы к тяжёлым операциям — базе данных или бизнес-логике. Боты имитируют поведение реальных пользователей, чтобы обходить простые фильтры.

Что происходит. Критически растет нагрузка на RAM и CPU, заканчиваются лимиты соединений к веб-серверу.

Последствия. Сервис полностью недоступен или запросы выполняются очень долго.

Продолжим аналогию с метро. Вы каким-то чудом вошли, но дальше не продвинуться. Люди стоят у турникетов, прикладывают неработающие карты, несколько раз проходят через рамку металлодетектора, зовут сотрудников — делают что угодно, только не идут дальше. Имитаторов сложнее вычислить, чем равнодушную толпу у входа, и именно поэтому L7-атаки считаются самыми неприятными. DDoS-Guard, с которым мы работаем в партнерстве, закрывает ключевые сценарии на каждом из уровней. Вот сводка типовых атак, от которых защищает сервис:

Уровень OSI

Примеры атак

L3 — сетевой.
Переполнение канала

DNS Amplification, DNS Flood, ICMP Flood, VoIP Flood, NTP Flood, Ping Flood, UDP Flood

L4 — транспортный.
Исчерпание ресурсов сетевого оборудования

SYN Flood, ACK / PUSH ACK Flood, SYN-ACK Flood, Fake Session Attack, Multiple ACK Fake Session Attack, Multiple SYN-ACK Fake Session Attack, Misused Application Attack

L7 — прикладной.
Атаки на уровень приложения

HTTP Flood, Single Request HTTP Flood, Single Session HTTP Flood, Faulty Application Attack, Fragmented HTTP Flood, SlowLoris (Session Attack), Recursive HTTP GET Flood

Что меняется в DDoS-атаках и почему On-Demand не всегда хватает

Мы свели оценки трех ведущих вендоров — «Лаборатории Касперского», StormWall и DDoS-Guard. Общий вывод из этих отчетов такой: растет доля L7, чаще встречаются комбинированные сценарии, а зондирующие атаки сокращают время на ручную реакцию.

Для On-Demand-модели это критично. Если защита включается после обнаружения аномалии, короткий импульс или разведочный запрос может закончиться раньше, чем система успеет перестроить маршрут. А L7-атака вообще может не выглядеть как сетевой флуд: по метрикам трафик похож на легитимный, но приложение уже тратит CPU, RAM и соединения на обработку мусорных запросов.

Немного цифр:

  • рост атак на российские компании — 42 %;

  • увеличение числа инцидентов — в 1,8 раза год к году;

  • рост интенсивности трафика — 70 %;

  • рост средней мощности — 63 %, с 71 до 116 Гбит/с;

  • пиковые значения — до 2,5 Тбит/с.

Смена тактики: от грубой силы к сложным сценариям

Атакующие становятся хитрее. Три заметных тренда этого года:

  1. Сдвиг к L7. Атаки на уровне приложения превышают L3-L4 в пять раз. Защиты только сетевого периметра уже недостаточно.

  2. Многовекторность. Доля комбинированных атак достигает примерно 50 % всех инцидентов. Злоумышленники одновременно бьют по нескольким уровням — в расчёте на то, что защита есть не везде.

  3. Разведка перед основным ударом. Доля зондирующих атак выросла с 4 до 33 %. Сначала проверяют, какая защита стоит у цели, потом бьют по-настоящему.

Почему здесь важен не размер компании, а архитектура защиты

DDoS-атака не всегда выглядит как большой и заметный инцидент, на который можно спокойно отреагировать вручную. Часть сценариев строится на коротких импульсах, зондировании и прикладной нагрузке: трафик может выглядеть почти легитимно, но при этом занимать соединения, CPU или RAM. Поэтому вопрос не только в том, падает ли сайт во время атаки. Важно, что происходит до этого момента: успевает ли защита увидеть аномалию, нужно ли переключать маршрут, рвутся ли установленные TCP-соединения, анализируется ли HTTP-поведение на L7 и какие запросы в итоге доходят до сервера.

С теорией разобрались. Теперь посмотрим, как эта логика устроена в облаке и почему режим защиты важен не меньше, чем список типов атак, которые она умеет фильтровать.

Как работает защита от DDoS

У защиты от DDoS в Рег.облаке два уровня: базовая защита L3-L4, которая работает в режиме On-Demand, и расширенная защита L3–L7, работающая в режиме Always-On. Разберем каждый отдельно.

Базовая защита L3-L4 — On-Demand

Базовая защита включена по умолчанию для всех IP-адресов и работает по модели On-Demand. В штатном режиме трафик идёт к вашему серверу напрямую. Когда системы мониторинга на стороне провайдера видят аномалию — пиковый рост PPS, флуд пакетами определённого типа, скачок битрейта, — маршрутизация меняется, и трафик уходит в центры очистки DDoS-Guard. После фильтрации на L3-L4 до сервера доходит уже только то, что похоже на легитимные запросы.

Важно понимать, что у такой модели есть принципиальные ограничения, и они следуют из самой архитектуры, а не из тарифа:

  • Реакция занимает минуты. Сначала мониторинг должен заметить аномалию, потом отработать переключение BGP. Короткие импульсы до нескольких десятков секунд система просто не успевает увидеть — и зондирующие тоже.

  • В момент переключения рвутся установленные TCP-соединения. Для HTTP это, как правило, не критично — клиент перезагрузит страницу. Для WebSocket, gRPC-стримов и длинных сессий это заметно сильнее.

  • Анализ ограничен L3-L4. Атаки, которые живут на уровне приложения и по сетевым метрикам выглядят как нормальный трафик, базовая защита не отличает от легитимных запросов.

Расширенная защита L3–L7 — Always-On

Расширенная защита работает в режиме Always-On: трафик идет через сеть очистки постоянно, а не только во время инцидента. Переключений нет, потому что переключать нечего — ваш сервер с самого начала «видит» только узлы DDoS-Guard. Что технически отличается от базовой:

  • нет окна реакции: короткие импульсные и зондирующие атаки не пропускаются просто потому, что для них не требуется принимать решение включать или нет очистку;

  • установленные соединения не рвутся — никаких событий в духе «перезагрузите страницу»;

  • появляется фильтрация на L7, где HTTP-запрос анализируется на поведение — можно отличать реальных пользователей от ботов

Ключевые различия между режимами защиты от DDoS

Ключевые различия между режимами защиты от DDoS

Что происходит с трафиком

Упрощенно цикл выглядит так: клиентский запрос уходит не напрямую на ваш IP, а на анонсированный через BGP префикс DDoS-Guard. Там срабатывает каскад фильтров — сначала L3-L4 (сигнатуры флуда, rate-limit по источникам, проверки корректности TCP-стейта), затем, если подключен L7, терминируется TLS и включается анализ HTTP-запросов. Легитимный трафик уходит в туннель до вашего сервера, вредоносный дропается на входе в сеть очистки.

С точки зрения вашего приложения это значит, что у сервера один постоянный «клиент» — узлы очистки. Реальные source IP пользователей при L7 приходят в заголовке X-Forwarded-For, и если в приложении есть rate-limit или геоблок по адресу, его настройки нужно корректировать под новый источник. Если интересно разобраться глубже, в базе знаний DDoS-Guard есть документация по форматам заголовков и режимам фильтрации.

Что нужно учесть при включении L7-защиты

Активация постоянной L3/L4-защиты

Подключить расширенную защиту можно двумя способами — при заказе нового сервера или через отдельный плавающий IP-адрес для уже существующей машины.

Вариант 1. Заказ сервера.
При создании сервера в разделе «Настройки сети» включаете публичный плавающий IP-адрес и выбираете тип защиты — «Расширенная защита от DDoS на уровнях L3–L7». Там же выбираете один из трёх тарифов. Тарифы отличаются пропускной способностью полосы легитимного трафика, количеством доменов для L7-защиты и количеством правил в чёрных и белых списках. Вредоносный трафик фильтруется без ограничений и отдельно не тарифицируется.

Важный нюанс: после заказа IP-адреса сменить тип защиты с базовой на расширенную и обратно нельзя. Решение об уровне защиты принимаете сразу.

Вариант 2. Заказ и привязка IP-адреса.
Подойдет, если сервер уже создан. Зайдите в раздел «Сетевая инфраструктура» → «Плавающие IP-адреса», создайте новый IP с расширенной защитой и привяжите его к нужной виртуальной машине.

Что вы увидите в интерфейсе.
После этого в списке плавающих IP-адресов появится жёлтая метка «L7: не настроена» — она означает, что постоянная L3-L4-защита активна, а L7 ещё предстоит настроить. Серой меткой «Базовая защита» отмечены IP-адреса с базовой прерываемой защитой.

Активация L7-защиты приложения

Чтобы защитить приложение на уровне L7, провайдер должен расшифровывать HTTPS-трафик ваших клиентов. Поэтому для L7-защиты понадобится добавить домен и SSL/TLS-сертификат. Дальше — по шагам.

Шаг 1. Настройка DNS-серверов.
Для домена, который хотите защитить, укажите DNS-серверы Рег.облака — ns5.hosting.reg.ru и ns6.hosting.reg.ru.

Шаг 2. Добавление A-записи.
Создайте A-запись, указывающую на защищённый IP-адрес, который заказали ранее. После этого подождите около 24 часов, пока изменения разойдутся по глобальной системе DNS.

Шаг 3. Добавление домена и SSL-сертификата.
Вернитесь в личный кабинет Рег.облака, откройте защищенный IP-адрес и на вкладке «Настройка защиты L3–L7» нажмите «Добавить домен». Укажите домен, для которого настраивали A-запись.

По сертификату доступны две опции:

  • бесплатный Let's Encrypt — выпускается автоматически и продлевается каждые 90 дней, хранится у DDoS-Guard;

  • пользовательский — вставляете публичную и приватную части в формате PEM.

Пользовательский сертификат применяется мгновенно, Let's Encrypt — за 1–2 часа. Если попытаетесь добавить домен раньше, чем разойдется A-запись, интерфейс покажет ошибку «не удалось найти A-запись для домена». После успешного добавления метка меняется на синюю «L3–L7: защита активна». В этот момент разблокируются операции по управлению услугой.

Все операции доступны в личном кабинете без тикетов и ожиданий.

Вместо выводов

Главное, что поменялось за последние пару лет, — DDoS перестал быть выборочной историей. Раньше можно было рассуждать в логике «нас это не касается, мы слишком маленькие». Сейчас основной поток — это автоматические сканеры и ботнеты, которые не выбирают цели по выручке. Они просто перебирают адреса из своих баз и бьют по всему, что ответило на порт 80 или 443.

Поэтому при выборе защиты важно смотреть не только на сам факт ее наличия, но и на режим работы. On-Demand помогает закрывать объемные атаки на L3–L4, но зависит от обнаружения аномалии и переключения маршрута. Always-On пропускает трафик через сеть очистки постоянно и добавляет фильтрацию на L7, но требует корректной настройки домена, сертификата и обработки реальных IP-адресов в приложении.


Если у вас есть опыт настройки DDoS-защиты на других провайдерах, на что стоит обращать внимание при выборе — приходите в комментарии, обсудим!