问题
攻击不断演化并适应防御。 特征库和静态阈值却不会。
Atlas Shield 不等待已知特征。它学习你的流量行为，并在偏离刚开始时就发现它。
工作原理
从信号 到拦截。
闭环四步——持续、实时。
01
遥测
采集网络流（NetFlow / sFlow / IPFIX）并实时聚合。
02
AI 检测
两级模型：“攻击/非攻击”分类器 + 基于行为的窗口集成。
03
判定 + XAI
攻击向量类型与人类可读的理由——为什么这是攻击。
04
拦截
FlowSpec、RTBH、内核丢包（XDP）与 WAF——针对每种向量的合适措施。
能力
智能 而非特征库。
行为
行为检测
模型学习正常流量画像，无需预设阈值即可捕捉细微偏差。
Zero-day
未知攻击
自编码器通过异常幅度识别此前未见的攻击——无需特征库。
分类
向量分类
AI 判定攻击类型，以选择精准的对策，而不是“一刀切”。
XAI
可解释的决策
每次触发都为操作员与报表提供理由。绝非“黑箱”。
可靠性
AI + 规则
人工智能并非唯一防线：关键动作由确定性规则做双重保障。
多租户
防护即服务
客户隔离、个人后台与计费——运营商以自有品牌向用户转售防护。
抵御什么
全谱 L3/L4 与 L7。
网络层 · L3/L4
大流量与反射攻击
- Reflection / amplification: DNS, NTP, SSDP, SNMP, LDAP, NetBIOS, MSSQL, Portmap, TFTP
- 洪水攻击： SYN 洪水、UDP 洪水、UDP-Lag、分片
- 拦截： BGP FlowSpec、RTBH、线速内核丢包（XDP）
应用层 · L7
HTTP 洪水与机器人
- HTTP 洪水与慢速攻击 —— 限速与行为分析
- 注入与漏洞利用： SQLi、XSS 以及整套 OWASP CRS
- 机器人流量与扫描器 —— 应用层过滤（WAF）
经真实数据验证
不是承诺。 是测量。
在基准数据集 CIC-DDoS2019 上训练与测试——5100 万条流、15 种攻击向量。
99.99%“攻击/非攻击”检测准确率
95.5%在 FPR ≤ 1.4% 时的检测（留出测试）
15种带分类的攻击向量
51М测试集中的流数
部署
云、硬件 或混合。
SAAS
云
无需资本支出即可接入 Atlas 清洗中心：流量被引导清洗后干净返回。按用量付费。
快速上线
ON-PREMISE
硬件（一体机）
部署于客户网络的软硬件一体机。完全掌控、自主运行、数据不出边界。
自主可控
HYBRID
混合
本地过滤 + 在超大流量攻击时自动上抬至云端防护（cloud signaling）。
弹性
合规
国产技术栈。 俄罗斯可信边界。
数据在俄罗斯境内处理，满足关键信息基础设施（КИИ）要求，并与政府系统集成。
152-ФЗ187-ФЗ · КИИФСТЭКГосСОПКА / НКЦКИ
国产软件登记册Astra Linux · РЕД ОССКЗИ ГОСТSIEM · CEF
Atlas 平台的一部分
一个智能—— 多种用途。
Atlas Shield 运行在与整个 Atlas 生态相同的 AI 内核之上。 那个编排业务的智能——如今守护基础设施。 统一登录、统一设计，数据在俄罗斯处理。