Журнал «Отинофф»
График мониторинга трафика с резким всплеском и подписями DDoS-атака и легитимный всплеск, а также иконки Always-On и On-Dema

DDoS или легитимный трафик: как отличить и выбрать защиту Always-On

ИИ-инструменты 12 июля 2026 г.

Когда в графиках мониторинга появляется резкий всплеск трафика, ваш первый порыв — включить фильтры и заблокировать всё подозрительное. Но в реальности это часто приводит к ошибкам: реальные пользователи блокируются, а нагрузка на сервер не уменьшается. Что делать дальше? В этой статье мы покажем, как быстро и точно определить, действительно ли это DDoS‑атака, как отличить её от обычного роста трафика и как выбрать подходящую модель защиты — Always‑On или On‑Demand, используя современные методы анализа логов и автоматизации реагирования.

Источник: Habr

Как выглядит реальный инцидент: первый сигнал тревоги

В обычной работе системный администратор видит в панели мониторинга внезапный рост количества запросов к веб‑сайту. На экране отображаются миллионы запросов за минуту, время ответа растёт, и в логах появляются ошибки. В этот момент многие команды сразу включают фильтры, блокируют подозрительные IP‑адреса и запускают скрипты, которые «отбрасывают» трафик. Это быстрый способ защитить инфраструктуру, но он может оказаться неэффективным, если причина роста трафика не в злонамеренных действиях.

Что может стать ложной тревогой: типичные причины

  1. Маркетинговые акции и распродажи
    Рекламные кампании, сезонные скидки или новые продукты могут вызвать внезапный прирост реальных пользователей. Если команда не была предупреждена, система видит это как «атаку».
  2. Неподготовленная инфраструктура
    Сайт растёт органически, но сервер перестаёт справляться с нагрузкой. Запросы «копятся» в очереди, время ответа растёт, и графики показывают аномалию. Это сигнал к масштабированию, а не к защите от DDoS.
  3. Изменения на сайте, привлекающие ботов
    Добавление новых API‑эндпоинтов, изменение структуры URL, публикация большого объёма контента — всё это может вызвать волну запросов от поисковых роботов, парсеров и скраперов.
  4. Самоатака через мониторинг
    Если система мониторинга делает слишком частые проверки или каждая проверка генерирует тяжёлые запросы к сайту, она сама становится источником нагрузки.
  5. Неоптимальная архитектура и каскадные сбои
    Неправильно настроенные cron‑задачи, бесконечные редиректы, циклические API‑вызовы между микросервисами, утечки соединений к базе данных — всё это может генерировать внутренний трафик, который перегружает сервер изнутри.

Как отличить настоящую DDoS‑атаку от легитимного всплеска

Для правильной диагностики важно быстро проанализировать логи и поведение запросов:

Критерий Что искать в логах Что это говорит
Однородность запросов Одни и те же URL, одинаковый User‑Agent, почти одинаковое время между запросами Возможная атака, но может быть и бот‑трафик
Источники трафика IP‑адреса из стран, не характерных для аудитории Сильный сигнал к DDoS
Корреляция с событиями Всплеск не совпадает с запланированными маркетинговыми активностями Вероятнее всего атака
Поведение на сайте Запросы не выполняют JavaScript, не загружают CSS/изображения, не переходят по внутренним ссылкам Типичный бот‑атакующий трафик

Если большинство запросов удовлетворяют нескольким из этих критериев, вероятность того, что это реальная DDoS‑атака, растёт.

Как AI/ML может ускорить диагностику

Модели машинного обучения (например, LSTM‑сети, графовые нейросети) способны обучаться на исторических логах и автоматически выделять аномальные паттерны.
Обучение на нормальном трафике – модель запоминает типичные запросы, частоты и распределения.
Обнаружение отклонений – при новом всплеске модель быстро сигнализирует о «необычном» поведении.
Снижение ложных срабатываний* – благодаря анализу контекста (источник, тип запроса, время) модель может отличить маркетинговый пик от атаки.

Таким образом, AI/ML не заменяет ручной диагностику, но существенно ускоряет её и уменьшает риск блокировки реальных пользователей.

Always‑On и On‑Demand: когда выбирать каждый из них

Модель Когда подходит Что нужно учитывать
Always‑On При постоянном высоком трафике, когда защита должна быть непрерывной и не зависит от конкретных событий Стоимость подписки, SLA, возможность масштабирования
On‑Demand При нерегулярных пиках, когда атаки случаются редко и можно включать защиту только при необходимости Время реакции, стоимость за вызов, интеграция с системой оповещений

Ключевой вопрос: насколько часто ваш сайт сталкивается с внезапными пиками? Если они редки, On‑Demand экономичнее. Если же трафик постоянно высок, лучше использовать Always‑On.

Практический чеклист: шаги, которые можно выполнить за неделю

  1. Соберите логи за последние 24–48 ч
    Убедитесь, что они включают IP‑адреса, User‑Agent, URL и временные метки.
  2. Проведите первичный анализ
    Сгруппируйте запросы по URL и User‑Agent, посчитайте среднее время ответа.
  3. Сравните с историческими данными
    Если есть данные за предыдущие периоды, сравните частоты и распределения.
  4. Определите источники трафика
    Смотрите географию IP‑адресов, провайдеры, а также наличие известных бот‑сетей.
  5. Проверьте наличие внутренних проблем
    Убедитесь, что cron‑задачи, редиректы и API‑вызовы настроены корректно.
  6. Настройте простую модель машинного обучения
    Если у вас есть данные, обучите LSTM‑сеть на нормальном трафике и запустите её в тестовом режиме.
  7. Выберите модель защиты
    На основании частоты и тяжести атак решите, использовать ли Always‑On или On‑Demand.

Что проверить до внедрения: риски и ограничения

Риск Как проверить
Стоимость подписки Сравните цены у разных провайдеров, учтите SLA и возможные дополнительные услуги.
Надёжность сервиса Проверьте отзывы, наличие резервных центров обработки данных.
Скорость реакции Убедитесь, что выбранный сервис может реагировать в течение нескольких минут.
Соблюдение законодательства Проверьте, соответствует ли сервис требованиям российского законодательства о защите данных.
Интеграция с существующей инфраструктурой Убедитесь, что API и веб‑хуки совместимы с вашими системами мониторинга.

Итоги

Понимание того, что именно происходит в момент всплеска трафика, позволяет быстро и точно определить, нужна ли защита от DDoS. Использование моделей машинного обучения ускоряет диагностику и снижает риск ложных срабатываний. Выбор между Always‑On и On‑Demand зависит от частоты и тяжести атак, а также от стоимости и возможностей вашей инфраструктуры. Следуя чеклисту, вы сможете в течение недели собрать необходимые данные, провести первичную диагностику и принять обоснованное решение о защите.

Источники

Что почитать дальше

Теги

Андрей Отинов

Рекомендуем