边缘智能，全球分布式协同

AI分析用户生物特征，自主区分真实用户和自动化攻击机器，减少对普通用户正常流量的干扰率。并将轻量化AI模型部署至全球SCDN节点，就近对垃圾流量执行初始过滤，中心节点资源则聚焦应对高级攻击，从而降低中心节点负载，延迟降低至毫秒级。

全球安全态势监测，画像精准

结合监测到的攻击事件、组织还有僵尸网络的恶意文件、域名、IP，经过关联分析，最终形成犯罪团伙和控制团伙的画像，完成对DDoS攻击组织的刻画。

智能感知，新型攻击无处遁形

基于自编码器深度学习的实时流量分析，无需依赖对历史攻击的溯源学习即可捕捉细微异常：结合流量包速率、源IP分布等百维特征，让未知的新型攻击无处遁形。融合多模态特征构建攻击者“数字画像”，极大程度降低AI误判率，解放人力资源。

 弹性调度，防御策略自我进化

深度强化学习（DRL）构建的响应引擎，可模拟百万级攻防场景自主训练，动态调整流量清洗阈值、自动切换备用路由，有效降低误杀概率。结合时序预测模型，攻击到来时提前预判攻击规模并动态扩展云资源，即使面对Tb级流量冲击仍能确保关键业务稳定，提升业务连续性。