Imperva公司日前發(fā)布了六月份《黑客情報行動報告》報告：“網(wǎng)站垃圾評論剖析”。這份報告對小型攻擊源如何造成大范圍的垃圾評論流量進行了深入研究。該報告還介紹了如何快速識別垃圾評論者并充分利用IP信譽管理，阻止上述攻擊，以防止大部分的惡意操作。

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“網(wǎng)站垃圾評論攻擊可以令網(wǎng)站癱瘓，影響正常運行，并且降低用戶體驗。” Imperva亞太地區(qū)和日本副總裁Stree Naidu指出，“在最新的《黑客情報行動報告》中，我們的應用防御中心(ADC)調(diào)查團隊揭示，小型的攻擊源就可以產(chǎn)生大量的垃圾評論，攻擊者通常利用自動化工具來達到最大數(shù)量的攻擊目標。快速識別攻擊的來源并從源頭對垃圾評論加以阻止，可以大幅度減弱攻擊效力，將其對網(wǎng)站造成的影響降至最低。”

報告的關鍵調(diào)查結果包括：

· 80%的垃圾評論流量由28%的攻擊源產(chǎn)生。

· 58%的全部攻擊源在長期時間內(nèi)都處于活躍狀態(tài)。

· 及早識別垃圾評論的攻擊源，阻止它們的攻擊請求，可以防止絕大部分的惡意操作。

· IP信譽管理可以及早阻止垃圾評論者的攻擊活動，有助于解決垃圾評論問題。

這份報告的數(shù)據(jù)來自于Imperva“ThreatRadar信譽服務”針對超過60種網(wǎng)絡應用的監(jiān)控，它可以從攻擊者和受害者兩種角度，提供有關垃圾評論剖析的高價值信息。例如，通過分析攻擊者制造垃圾評論的各個階段，以及自動生成垃圾評論的各種方式，揭示出攻擊者是如何擴大其攻擊效果的。而從受害者的角度來看，調(diào)查顯示，隨著時間的推移，當評論系統(tǒng)出現(xiàn)漏洞時，垃圾評論者攻擊網(wǎng)站的速率便會提高;這表明在初期階段及早識別并且采取措施阻止垃圾評論極為重要。該報告還包括了關于垃圾評論的攻擊模式及流量的案例研究，并歸納出網(wǎng)站如何利用一系列緩和技術，對垃圾評論攻擊進行自我防御。