项目概述
客户为综合互联网平台，业务涵盖内容分发、用户社区与在线交易，多入口系统并行运行。随着业务规模扩大，平台每秒请求量持续增长，传统监控阈值策略逐渐无法覆盖复杂攻击场景。
此前平台主要依赖固定规则与人工分析识别异常，当攻击方式发生变化时，经常出现告警滞后、误报偏高的问题。尤其在凌晨和节假日，值守压力更大，影响整体响应时效。
攻击者通过短突发流量、慢速连接与应用层伪装请求交替施压，制造系统性能抖动。虽然单次攻击流量不一定极高，但持续性与隐蔽性强，对平台资源消耗显著。
客户希望建立实时攻击检测体系，能够快速区分“业务增长”与“恶意流量”，并在秒级触发联动处置，减少人工判断链路。
我们为其构建了“行为基线 + 异常检测 + 自动编排 + 人机协同”的闭环架构。通过多维特征建模识别请求模式变化，结合历史流量数据动态修正阈值。
在实施过程中，团队同步梳理了告警分级标准和事件处置剧本，使不同级别告警可自动触发限流、封禁、回滚或人工确认流程。
上线后，平台可在攻击早期完成识别与处置，平均响应时长明显缩短。告警准确率提升，安全团队从“手工排警”转向“策略运营”。
目前系统已支持持续学习和规则沉淀，能够随着业务形态变化不断优化检测模型，提升长期防护韧性。
面临的挑战
- 攻击模式快速变化，静态规则失效周期短。
- 告警噪声高，人工排查耗时且容易疲劳。
- 夜间和节假日值守能力不足，响应存在延迟。
- 缺少统一的攻击上下文，溯源和复盘成本高。
- 策略迭代依赖人工经验，难形成标准化流程。
解决方案
- 建立行为基线与异常检测双引擎，提升识别准确性。
- 部署分级告警体系，按影响范围自动触发处置动作。
- 接入自动化编排平台，实现策略快速下发和回滚。
- 构建 7x24 人机协同值守机制，保障持续响应能力。
- 完善复盘与规则沉淀流程，形成可持续优化闭环。