人工智能和物联网的快速采用正在助长 DDoS 攻击。根据 MazeBolt 服务副总裁 Amit Morson 2025 年 4 月 21 日撰写的文章，今年 DDoS 攻击流量激增的部分原因是智能手表、家用电器和汽车等物联网设备的快速扩张。许多新设备缺乏安全性，很容易添加到攻击者的僵尸网络池中。
DDoS 威胁的真正催化剂在于僵尸网络租赁平台和低准入门槛攻击工具的大规模扩散。然而，金融机构、政府和关键基础设施等高价值目标的数量仍然相对固定，这造成了日益严重的不平衡，更多的攻击者拥有更多的工具来更频繁、更复杂地针对相同的关键服务。
人工智能和机器学习正在影响 DDoS 战略和战术的演变，威胁行为者已经利用人工智能进行自动化侦察、优化僵尸网络效率、动态改变攻击模式以逃避检测，并利用 GAN 生成模仿合法行为的流量。
MazeBolt 研究表明，即使实施了最好的 DDoS 防护，平均而言，组织 37% 的攻击面仍然容易受到 DDoS 攻击。
2024 年，Cloudflare 将拦截约 2130 万次 DDoS 攻击，较 2023 年增加 53%。具体来说，2024 年 10 月 29 日，Cloudflare 检测并拦截了历史上最大的 DDoS 攻击，流量为 5.6 Tbps。该攻击针对东亚一家未具名互联网服务提供商 (ISP) 的客户，源自 Mirai 变种僵尸网络。
MazeBolt 的雷达使用人工智能驱动的 SmartCycle™ 功能来智能地优先考虑最有可能造成损害的攻击向量。这是复杂企业优先修复 DDoS 漏洞的新方法。
【编辑部评论】
人工智能和物联网驱动 DDoS 攻击的主题代表了我们的数字基础设施出现的新威胁。
关于AI和DDoS攻击之间的关系，人工智能现在被用于自动侦察、优化僵尸网络效率以及动态改变攻击模式以逃避检测。特别是，使用生成对抗网络（GAN）模仿合法流量的技术在规避传统防御系统方面已经变得非常有效。
作为最近物联网设备漏洞的一个例子，「十一11机器人」据报道，名为 .com 的僵尸网络已危害超过 86,000 个物联网设备，攻击带宽高达 6.5 Tbps。它主要针对安全摄像机和网络录像机等易受攻击的设备。
然而，有一些重要的观点在文章中没有提到。DDoS 攻击的性质正在从“大量”转向“复杂性”。Akamai 报告称，现代 DDoS 攻击不仅仅是生成大量流量，还采用更复杂的技术，例如同时攻击多个目标 IP（水平 DDoS 攻击）以及同时使用多个攻击媒介。
还应该指出的是，出于政治和意识形态动机的黑客活动团体正在推动 DDoS 攻击的增加。 2024年，已报道了许多针对选举系统、政府机构、媒体等的案件。例如，2025年3月，X平台（原Twitter）遭受DDoS攻击，服务出现暂时中断。
作为防御方面的应对措施，利用人工智能的防御系统的开发正在取得进展。MazeBolt 的 RADAR 等 AI 驱动的 DDoS 漏洞管理解决方案可运行非破坏性 DDoS 攻击模拟来识别和修复漏洞，以防止攻击发生。
这种技术趋势对我们生活的影响是深远的。我们每天依赖的在线服务，例如金融服务、电子商务、云服务和智慧城市基础设施，都面临着更复杂的 DDoS 攻击的风险。
特别值得注意的是人工智能正在加速“攻击和防御的军备竞赛”。当攻击者利用人工智能寻找逃避防御的新方法时，防御者也在使用人工智能实时检测异常并采取预测缓解措施。
企业和组织需要从根本上重新思考他们对 DDoS 防护的看法。重要的是，不仅要部署昂贵的防御解决方案，而且要持续正确配置和测试它们。 MazeBolt 研究表明，即使实施了最好的 DDoS 防护，平均而言，组织 37% 的攻击面仍然容易受到 DDoS 攻击。
从长远来看，人工智能和物联网的进步将需要新的网络安全方法。利用机器学习模型进行DDoS检测的研究也在取得进展，XGBoost、K近邻、随机梯度下降、朴素贝叶斯等方法正在进行比较和研究。
最后，从消费者的角度来看，这种趋势并非无关紧要。我们日常使用的智能设备可能会在不知不觉中成为僵尸网络的一部分并成为攻击的同谋。现在，在您的设备上拥有正确的安全设置并定期更新比以往任何时候都更加重要。
虽然人工智能和物联网的进步丰富了我们的生活，但它们也带来了新的安全挑战。随着技术的发展，我们对安全的思考方式也需要发展。
【术语解释】
DDoS 攻击（分布式拒绝服务）:
这是一种从多个攻击源向目标服务器或网络发送大量流量，导致服务不可用的攻击方法。与一般的服务器宕机不同，这是故意造成的。
僵尸网络:
由大量感染恶意软件的计算机和物联网设备组成的网络。它们根据攻击者的指令同时操作，用于 DDoS 攻击。也称为僵尸网络。
IoT（物联网）:
指连接到互联网的各种事物（设备）。涵盖智能手表、家电、安防摄像头、汽车等广泛产品。
GAN（生成对抗网络）:
一种人工智能，通过两个神经网络（生成模型和判别模型）相互竞争来学习。有可能生成难以区分假数据和真实数据的数据。
智能循环™:
由 MazeBolt 开发的人工智能驱动的 DDoS 模拟引擎。能够智能地优先考虑最有可能造成损害的攻击向量。
[参考链接]
迷宫螺栓（外部）
一家提供 DDoS 漏洞管理解决方案的以色列公司。我们正在开发一种 RADAR 解决方案，可运行非破坏性 DDoS 攻击模拟并识别和修复漏洞。
MazeBolt 雷达™（外部）
MazeBolt 的旗舰产品可连续、非破坏性地运行 DDoS 攻击模拟，以检测绕过现有保护系统的漏洞。
云耀（外部）
一家致力于提高网站性能并保护安全的全球性公司。我们提供包括DDoS攻击对策在内的各种安全服务。
聪明的（外部）
一家提供内容交付网络 (CDN) 和云安全服务的公司。它还提供DDoS防护解决方案。