コンテンツ情報
      
      
        | 公開日 | 
        2021/12/27 | 
        フォーマット | 
        PDF | 
        種類 | 
        製品資料 | 
      
      
        | ページ数・視聴時間 | 
        54ページ | 
        ファイルサイズ | 
        
	  6.18MB
	 | 
      
      
    
    
    
    
      要約
      
         ボリューム型のDDoS攻撃はクラウド型対策が有効だが、スロー攻撃やネットワークレイヤー型などの巧妙なDDoS攻撃はその対策もすり抜けてしまう。しかも、現在はネットワークレイヤーやアプリケーションレイヤーなどへの複数の攻撃を組み合わせたマルチベクトル型の攻撃が増えており、クラウド型でも対応しきれないのが現状だ。
 このため、DDoS対策もオンプレミスとクラウドというハイブリッドなアプローチを取ることが必要だ。実際、DDoS攻撃の標的を調べたところ、ボリューム型は25%にとどまり、残る75%はオンプレミス側の対策が有効なものだった。また、DDoS攻撃対策は、保護対象のリソースを検索・手動で設定する、通信状況を監視しながら検知のしきい値を設定するなど専門的な知識と業務負担が求められるため、運用リソース不足にも対処したいところだ。
 本資料では、多種多様なタイプのDDoS攻撃を検知し、防御できるオンプレミス型のDDoS対策ソリューションを紹介している。機械学習によって攻撃の特徴を分析し、対応を自動化することで、防御ポリシーでは防げない未知のDDoS攻撃への迅速な対策や運用コストの削減を実現できるという。