T レベル流量攻撃の本質：防御のしきい値を再定義する 

Cloudflare の四半期報告によると、2024 年の DDoS 攻撃のピーク流量は 5Tbps を超えた。こうした攻撃は、Mirai バリアントなどの分散型ボットネット（20 万台を超える IoT 機器を制御）や、NTP/SNMP プロトコルを利用した反射拡大攻撃（流量を 50 倍に拡大）により、CDN の防御システムに 3 つの課題をもたらす：

1. 瞬時の帯域過負荷：単一ノードの帯域不足によりクリーニングが失敗。例えば、1Tbps の攻撃流量がノードの 200Gbps 処理能力を超えると、防御を直接突破する。
2. プロトコルレベルの詐欺：SYN Flood + HTTP POST Flood などの混合攻撃が正常な流量に見せかけ、従来のルールエンジンでは識別が難しい。
3. 持続的な消耗戦：攻撃継続時間が 4 時間を超えるケースが 38% を占め、防御システムの長期的な安定性を試す。
    

核心的な要件：T レベル流量を受け止める CDN は、単なる帯域積み上げではなく、「ハードウェア加速＋スマートスケジューリング＋弾性拡張」の有機的な統合システムでなければならない。

T レベル防御の 5 大核心技術指標（マーケティング表現を排除した純技術解析） 

1. 分散型クリーニングクラスターの規模（核心的なハード指標）

• 合計クリーニング帯域：10Tbps 超の分散処理能力を備え、単一ノードの処理能力は 1.5Tbps 以上（実測で某ベンダーの香港ノードは 1.8Tbps の UDP 反射攻撃に対抗可能）。「ピーク帯域」と「持続的なクリーニング帯域」を区別すること。一部のベンダーは 5T の防御能力を謳っているが、実は 5 分間しか維持できないケースもある。
• ノード密度と分布：目標地域で各大陸当たり 20 ノード超（例：アジア太平洋地域で香港、シンガポール、東京など 15 ノードをカバー）。攻撃流量をローカルでクリーニングし、大陸間のスケジューリングによる遅延を防ぐ（理想的なリターン遅延は 50ms 未満）。

2. スマートスケジューリングシステムアーキテクチャ

• アニキャスト技術：BGP アニキャストによりオリジン IP をグローバルノードにマッピングし、攻撃者は最も近いノードのみを検出できる（例：北京のユーザーは天津ノードに解決）。実測で攻撃流量を 30 ノード以上に分散し、単一ノードの負荷を 70% 削減。
• 動的ルーティングアルゴリズム：リンク品質をリアルタイム監測（パケットロス 5% 超え時自動ルート切り替え）。典型例：あるライブ配信プラットフォームは BGP 動的ルーティング対応 CDN を使用し、2.3Tbps の攻撃時にノード切り替え遅延を 80ms 未満に抑え、ユーザーに感知されなかった。

3. AI 駆動型検出能力（アプリケーション層保護の核心）

• 行動ベースラインモデリング：7 日以上の正常流量データを収集し、地域分布、リクエスト間隔、デバイスフィンガープリントなど 18 の次元で動的モデルを訓練。ベースラインから 30% 以上外れた流量に対して二段階検出をトリガー（誤検知率 0.01% 未満）。
• プロトコル深層解析：HTTP/3、QUIC などの新規プロトコルの攻撃検出をサポート。例えば、QUIC プロトコル内の偽装源 IP を含む反射攻撃を識別することで、従来のレイヤ 4 防御では不可能だった課題を解決。

4. 弾性拡張メカニズム（突発的なピーク対策）

• スタンバイクラスターの熱ロード：30% の冗長帯域を事前割り当て（例：通常防御 5T、スタンバイクラスター 3T）、ハードウェア加速チップにより分単位の拡張を実現（某金融顧客の実戦で、12 分で防御ピークを 8T から 15T へ引き上げ）。
• 流量フュージブル戦略：単一ノードの負荷が 80% を超えた際、自動的に隣接ノードへ流量をスケジューリング。同時にオリジンサーバに 101 Switching Protocols を返し、ユーザーをスタンバイノードへ誘導。

5. ハードウェア加速とプロトコル最適化

• NPU チップ搭載：エッジノードに専用ネットワーク処理ユニット（例：華為 Atlas500）を配備し、100Gbps の流量をラインスピードで処理。ハードウェアレベルの ACL ルールマッチング遅延は 500μs 未満で、純ソフトウェア方式の 3 倍の速度。
• TCP/IP スタック最適化：RFC3326 のソースポートフィルタリング、RFC2827 のインバウンドフィルタリングをサポートし、プロトコル層から IP 偽装攻撃をブロック。これは反射型攻撃防御の鍵となる措置。
   

5 段階選定法：要件分析から実証テストまで 

Step1：業務の防御要件を定量化（防御過剰・不足を回避）

• 過去の流量分析：Wireshark で過去 3 ヶ月間の流量ピークを統計（95 パーセンタイル値を推奨）。例えば、電商の大型キャンペーン時に 800Gbps のピークが出た場合、防御ピークには 1.5 倍の余裕（1.2Tbps）を見込む。
• 攻撃シナリオシミュレーション：LOIC、HULK などのツールで 1Tbps の UDP フラッド攻撃を模擬し、現有のアーキテクチャのボトルネックを検証（サーバー接続数枯渇、CDN ノードのパケットロス 20% 超など）。

Step2：クリーニング能力の実地検証（理論値は信用せず、実測データのみ）

• ノードクリーニング効率テスト：ベンダーから実際の攻撃ログ（タイムスタンプ、流量曲線、遮断率を含む）を請求。重点的に確認するポイント：
  • 1Tbps 超の攻撃時の遮断率が 99.5% 超であるか；
  • クリーニング後のリターン流量の異常パケット比率が 0.1% 未満であるか（tcpdump によるパケットキャプチャで確認）。
• 多ノード負荷分散テスト：MTR ツールで攻撃時のノードスケジューリングを監測。理想的な状態は、単一ノードの負荷がピークの 70% 以下（例：2T ノードで 1.4T 以下の流量を処理）

Step3：アプリケーション層保護の深度評価（T レベル攻撃の「柔らかい妨害」）

• CC 攻撃遮断テスト：JMeter で 50 万 QPS の HTTP GET フラッド攻撃を模擬し、CDN が悪意の IP を正確に識別できるか確認（例：単一 IP のリクエストが 200 回 / 分を超えた際に CAPTCHA をトリガー）。同時に正常ユーザーの通過率が 98% 超であることを確保。
• プロトコル互換性テスト：中国独自の暗号アルゴリズム（SM2/SM3/SM4）や TLS 1.3 をサポートしているか検証。金融・行政などのコンプライアンス要件の高いシーンで不可欠。実測で某ベンダーが SM4 非対応のため医療顧客のコンプライアンスに失敗したケースがある。

Step4：弾性拡張と緊急対応（生死を分ける最後の防線）

• スタンバイクラスター切り替えテスト：手動で過負荷条件を作成（例：単一ノードに 1.5T の流量を模擬攻撃）、スタンバイクラスターの活性化時間（理想的に 2 分未満）と切り替え中のユーザーアクセスの中断の有無を確認（Selenium 自動スクリプトでページロードを監測）。
• 技術サポートの応答速度：深夜 2 時に攻撃対策の緊急問い合わせを行い、ベンダーが 15 分以内にカスタム策（例：特定 URI の速度制限ルール）を提供できるかテスト。APT 攻撃対策の鍵となる能力である。

Step5：長期安定性とコスト計測（導入はできても運用が負担にならないように）

• 課金モデル分析：「95 パーセンタイル課金＋流量パック」の混合モデルを優先。例：ある企業の通常流量が 500Gbps で、突発的な攻撃時に 95 ピーク（1.2T）で課金すると、固定帯域モデル比べ 37% のコスト削減が見込める。
• ノード健全性監視：ベンダーにノードの SLA（可用性 99.99% 超）を要求し、リアルタイム監視 API（例：Prometheus でノード負荷・パケットロスデータを取得）を公開することを義務付ける。

実戦ケース：某ゲーム企業の T レベル防御システム構築実録 

2024 年 Q3、ある MMORPG ゲームは過去最大規模の 3.2Tbps の攻撃（主に SYN Flood + DNS 反射混合攻撃）に遭った。選定と導入過程は以下の通り：

1. 課題診断：
   • 旧 CDN は 1.5T の負荷時にノード過負荷が発生し、プレイヤーのログイン遅延が 5 秒超、切断率 40%；
   • 攻撃者がゲーム API のオープンインターフェイスを利用した CC 攻撃でデータベース接続数が枯渇。
2. 解決策：
   • ハードウェア層：NPU チップ搭載の CDN07 ノードを採用（単一ノード 1.8Tbps 対抗能力）、全球 32 ノードからなる分散型クリーニングネットワーク；
   • 戦略層：AI 駆動のセッションフィンガープリント技術を導入し、各プレイヤーにユニークなアクセストークンを生成し、単一 IP の並列接続を 100 回 / 秒に制限；
   • 緊急層：3T の予備帯域を事前確保し、攻撃時に自動的にアニキャストルートを調整し、1 分以内に流量を 12 ノードに分散。
3. 防御効果：
   • 攻撃中のログイン遅延を 200ms 以内に維持、切断率 5% 未満；
   • クリーニング後のリターン流量の悪意のパケット比率が 35% から 0.08% へ低下、データベース負荷 65% 削減
      

T レベル CDN 選定の 6 つの落とし穴（回避方法付き）

まとめ：T レベル防御は「技術＋経験」の複合体 

T レベル流量を受け止める高防 CDN を選択することは、本質的に「分散型クリーニングネットワーク＋スマート決定システム＋弾性インフラ」の防御エコシステムを構築することである。エンジニアとして心に刻むべきこと：

1. データ優先：マーケティング表現を信用せず、実測ログやストレステストデータで判断；
2. シナリオ適合：ゲーム業界は TCP 接続保護を重点的に、金融業界は中国独自暗号化が必須。「ワンサイズフィットすべて」は禁物；
3. 攻防演習：四半期ごとに T レベル攻撃を模擬し、ノード切り替えや策調整の実効性を確認し、紙上談兵を避ける。

行動建議：直ちに CDN 防御能力自己診断ツールを使用し、業務流量モデルを入力すると自動的に選定スコアレポートが生成される。本当に T レベル流量を受け止められる CDN は、最も高価なものではなく、「防御能力がニーズをちょうどカバーし、応答速度が攻撃速度を上回る」ものである。