Akamai Behavioral DDoS Engine: una svolta nella moderna mitigazione degli attacchi DDoS

Parallelamente all'espansione dell'infrastruttura digitale, si assiste ad un aumento delle minacce poste dagli attacchi DDoS (Distributed Denial-of-Service) . I semplici attacchi volumetrici di una volta si sono evoluti in campagne multivettore altamente sofisticate che prendono di mira gli aspetti più vulnerabili del livello delle applicazioni. I tradizionali meccanismi di difesa che si basano sul throughput del traffico, sulle soglie statiche e sulle firme non riescono a contrastare minacce così complesse, che richiedono un approccio più adattivo e intelligente.

• Attacchi multivettore: i criminali sfruttano sempre più combinazioni di diversi vettori, rendendo difficile l'identificazione e la mitigazione degli attacchi da parte dei sistemi di difesa statici. Negli ultimi 18 mesi, sono stati registrati più di 11 trilioni di attacchi DDoS al livello 7 contro i settori dell'high-tech, del commercio e dei social media.
• Sfruttamento delle API: visto che le aziende si basano sempre più sulle API, i criminali sfruttano questi punti di ingresso. Solo nel 2024, sono stati osservati 108 miliardi di attacchi alle API, di cui molti erano basati sulla tecnologia DDoS.
• La crescente complessità delle minacce: Il settore dei servizi finanziari ha assistito ad un'impennata di attacchi DDoS al livello 7 a seguito delle attuali tensioni geopolitiche. Questi attacchi stanno diventando più sofisticati grazie all'utilizzo delle botnet e dell'intelligenza artificiale e si registra un notevole incremento degli attacchi sferrati contro le banche europee.

Per contrastare queste minacce in continua evoluzione, Akamai ha sviluppato la soluzione Behavioral DDoS Engine, una funzionalità all'avanguardia aggiunta alla soluzione Akamai App & API Protector in grado di adattarsi ai modelli di attacco in tempo reale. Questo motore innovativo offre alle aziende la protezione necessarie dagli attacchi DDoS sofisticati e persistenti.

La maggior parte dei sistemi di difesa dagli attacchi DDoS si affida alle funzioni di rilevamento basate sulla velocità e sul volume, che sono, spesso, configurate con soglie statiche e suscettibili ai falsi positivi. Al contrario, Akamai Behavioral DDoS Engine apprende continuamente i modelli di attacco per consentire di identificare e mitigare gli attacchi in tempo reale, interrompendo minimamente, al contempo, il traffico legittimo. 

Utilizzando l'apprendimento automatico per monitorare le anomalie, la soluzione riesce a differenziare i normali picchi di traffico (come gli eventi virali) dagli attacchi DDoS sofisticati, garantendo una protezione accurata e proattiva senza richiedere alcun intervento manuale. Questo approccio adattivo fornisce una difesa più efficace dalle minacce complesse.

L'analisi comportamentale include le seguenti operazioni:

• Monitoraggio del traffico in tempo reale: il motore è progettato per monitorare costantemente il traffico e per analizzare le richieste allo scopo di stabilire uno standard di riferimento per le normali attività.

• Modelli di apprendimento automatico: gli avanzati algoritmi analizzano le deviazioni dai modelli di traffico normale, identificando le minacce in tempo reale. In tal modo, il motore classifica rapidamente i comportamenti anomali e intraprende le azioni necessarie, mitigando persino le minacce di piccola entità senza richiedere alcun intervento da parte degli utenti.

• Differenziazione del traffico legittimo: il motore riesce a differenziare i picchi di traffico legittimo, come quelli causati da un evento virale, dagli effettivi attacchi DDoS al livello 7, che, spesso, sono altamente distribuiti e imitano i comportamenti legittimi.

La soluzione è realizzata con vari ingredienti principali e ogni componente è fondamentale  nella ricetta complessiva (Figura 4).

Behavioral DDoS Engine ottimizza la sicurezza migliorando l'accuratezza del rilevamento e minimizzando, al contempo, l'impatto sugli utenti legittimi. Offre una mitigazione proattiva anticipando e neutralizzando le minacce prima che influiscano sulle attività aziendali. 

Esaminiamo due case study che mostrano come Behavioral DDoS Engine sia in grado di aiutare i team addetti alla sicurezza con una migliore efficienza operativa, un minore intervento manuale e un'eccellente integrazione nei workflow esistenti, offrendo una gestione della sicurezza semplificata senza andare a discapito della protezione. [Nota: i risultati possono variare in base alle impostazioni della sensibilità selezionate dai clienti e dai relativi standard di riferimento del traffico. Il grado di precisione nei case study riportati di seguito è stato osservato in base a rigorose impostazioni della sensibilità.]

L'attacco ha preso di mira un sito web che si occupa della vendita di biglietti. Si è trattato di un attacco altamente distribuito che ha inviato un'impennata di 1,4 miliardi di richieste HTTP GET utilizzando la randomizzazione delle firme TLS da oltre 7.000 indirizzi IP in 839 reti. Behavioral DDoS Engine ha mostrato un livello di precisione superiore con una percentuale di rilevamento e mitigazione pari al 99,95%.

Si è trattato di un attacco DDoS che ha generato un picco di 185 milioni di richieste HTTP GET utilizzando la randomizzazione delle firme TLS da oltre 5.000 indirizzi IP in 643 reti. Anche in questo caso, Behavioral DDoS Engine ha mostrato un livello di precisione superiore con un'accuratezza di rilevamento e mitigazione pari al 99,50%.

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