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

P
Privacy International News Feed
The Register - Security
The Register - Security
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
P
Proofpoint News Feed
M
MIT News - Artificial intelligence
Recorded Future
Recorded Future
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
F
Fortinet All Blogs
G
Google Developers Blog
Engineering at Meta
Engineering at Meta
B
Blog
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
N
Netflix TechBlog - Medium
Martin Fowler
Martin Fowler
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
MyScale Blog
MyScale Blog
L
LangChain Blog
T
The Blog of Author Tim Ferriss
U
Unit 42
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
C
Check Point Blog
Vercel News
Vercel News
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
D
DataBreaches.Net
Recent Announcements
Recent Announcements
云风的 BLOG
云风的 BLOG
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
博客园 - 聂微东
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
博客园 - 司徒正美
月光博客
月光博客
Jina AI
Jina AI
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
WordPress大学
WordPress大学
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
博客园 - Franky
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
Last Week in AI
Last Week in AI
The Last Watchdog
The Last Watchdog
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
有赞技术团队
有赞技术团队
G
GRAHAM CLULEY
腾讯CDC
Cyberwarzone
Cyberwarzone
爱范儿
爱范儿
I
Intezer
SecWiki News
SecWiki News

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!