Смотрю, как меняется арена антиддоса, и хочется понять, что сейчас в тренде и что стоит брать на вооружение. Много кто говорит про облачные решения, машинное обучение и постоянное масштабирование фильтров, но как это работает на практике?

Из моего опыта, классические сетевые фильтры и rate limiting уже не прокатывают без адаптивной логики. Облачные сервисы удобны тем, что можно быстро оттолкнуться от их инфраструктуры + балансировка по нескольким регионам. Но они же не бесплатны и не все готовы туда переносить критичные сервисы.

Машинное обучение — звучит круто и перспективно, но пока сталкивался с тем, что оно даёт много false positive или просто потребляет слишком много ресурсов, особенно в реальном времени. Плюс надо понимать, с какой базой данных оно работает — на свежих DDoS с новыми техниками скорости реагирования иногда не хватает.

Интересно ещё, сколько смысла сейчас вкладывать в собственное железо vs аренду облака? Кажется, что гибридные решения набирают обороты — локальная защита с поддержкой облака, чтобы быстрее фильтровать и не загружать канал.

Кто что уже тестил? Какие способы реально подтягивают защиту без бесконечных затрат и головняка? Особенно интересны конкретные сценарии — например, атаковали SYN flood, UDP flood или слоу-атаки, и что помогло именно в этих случаях.

Сейчас топлю за комбинированный подход, но постоянно ломаю голову, что в приоритете: автоматизация фильтров или масштабируемость каналов? Поделитесь, кто в теме, как думаете?