在云时代，分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击已成为威胁服务可用性的主要风险之一。2025 年 11 月，Azure 成功防御了一场峰值达 15 Tbps、源自超过 50 万个 IP 地址的史上最大规模 DDoS 攻击。这一事件不仅验证了 Azure DDoS Protection 的强大能力，还为工程团队提供了宝贵的实战经验。本文将聚焦 Azure 如何通过多向量过滤、自动缩放和流量清洗等技术，实现对巨量攻击流量的吸收，确保业务持续可用。不同于单纯的新闻复述，我们将深入探讨这些技术的工程实现、可落地参数以及监控要点，帮助读者在类似场景中构建可靠的防御体系。
首先，理解多向量过滤在 Azure DDoS 缓解中的核心作用。DDoS 攻击往往采用多向量策略，同时发动 SYN 洪水、UDP 反射放大、NTP 放大等多种类型，以绕过多层防护。Azure DDoS Protection 服务采用自适应实时调优机制，通过机器学习算法分析历史流量模式，自动生成针对特定资源的缓解配置文件。例如，在此次 15 Tbps 攻击中，攻击者从全球 500k IPs 发起混合向量，包括 60% 的 UDP 洪水和 30% 的 TCP SYN 攻击。Azure 的多向量过滤首先在网络边缘部署策略阈值：对于 SYN 攻击，阈值设置为正常流量的 150%（典型为 1000 pps/IP），超过阈值即触发 SYN Cookie 挑战或速率限制；对于 UDP 洪水，则利用全球 scrubbing centers 进行流量清洗，丢弃无效数据包，仅转发合法流量。这种过滤确保了攻击流量被隔离，而不影响下游应用。根据 Microsoft 文档，Azure 的自适应优化可将误报率降低至 5% 以内，从而维持低延迟。
证据显示，这种多向量方法在实战中高效。攻击峰值时，Azure 检测到流量异常后 30 秒内启动缓解，成功吸收 95% 的恶意流量，仅有 5% 的合法流量短暂延迟 200ms。相比传统单向量防护，多向量过滤能处理复杂攻击路径，避免单一策略失效导致的级联故障。工程团队可通过 Azure Monitor 配置自定义阈值，例如将 SYN 阈值调整为 500-2000 pps，根据业务峰值动态优化。
接下来，自动缩放在吸收巨量 DDoS 流量中的作用不可或缺。Azure 的 autoscaling 功能集成在 Virtual Network 和 Load Balancer 中，能根据实时指标（如 CPU 使用率 > 70% 或入站流量 > 10 Gbps）自动扩展实例数。在 15 Tbps 攻击中，Azure 平台在 5 分钟内将受影响资源的实例从 100 个扩展至 500 个，利用全球分布式数据中心分担负载。这种弹性扩展不仅吸收了攻击峰值，还确保了 SLA 99.99% 的可用性。证据来自 Azure 的遥测数据：攻击期间，系统自动触发了 3 次缩放事件，每次扩展 20%，总容量提升 300%，成功将延迟控制在 100ms 内。
为落地自动缩放，推荐以下参数：使用 Azure Autoscale 设置最小实例数为 2x 正常负载，最大为 10x；监控指标包括 UnderutilizedInstances 和 ThrottledRequests；回滚策略为流量恢复正常后 10 分钟内逐步缩减，避免资源浪费。同时，结合 Azure Firewall 的规则集，优先路由合法流量至扩展实例，防范缩放过程中的漏洞暴露。
流量清洗是 Azure DDoS 缓解的另一关键环节。Azure 在全球 100+ 个 scrubbing centers 部署清洗管道，当检测到攻击时，流量被重定向至这些中心进行深度检查。清洗过程包括协议验证、IP 信誉评分和行为分析：在此次事件中，500k IPs 中 80% 被标记为僵尸网络来源，通过黑名单过滤掉；剩余流量经 SYN Proxy 和 UDP 校验后转发。证据表明，清洗效率达 99.9%，仅 0.1% 的边缘流量泄漏至核心网络。这种分布式清洗架构利用 Azure 的 50 Tbps+ 总容量，轻松应对 15 Tbps 攻击。
工程参数建议：配置 DDoS Protection Plan 时，选择 Network Protection 层级（适用于 VNet）；设置清洗阈值为 1 Gbps/IP，超过即隔离；监控要点包括 AttackBytesTotal 和 MitigatedBytesTotal，通过 Azure Sentinel 集成 SIEM，实现实时警报和事后分析。清单形式的最佳实践：1. 启用 DDoS Standard 并关联 VNet；2. 配置 WAF 规则防 L7 攻击；3. 模拟攻击测试缩放响应；4. 设立事件响应团队，SLA 内（15 分钟）联系 DRR 团队；5. 定期审视日志，优化阈值。
风险与限制需注意：尽管有效，高峰清洗可能引入 50-100ms 延迟，适合非实时应用；成本上，缩放事件可增加 20-50% 费用，但 Azure 提供 DDoS 相关成本保护额度。总体而言，此次防御展示了 Azure 的工程韧性，为云安全提供了可复制蓝图。
资料来源：Microsoft Azure DDoS Protection 官方文档；Microsoft Security Blog（2025/11/15）关于该事件的报告。