DDoS 공격은 OSI 7계층 모델에 따라 분류됩니다. L3/L4 볼류메트릭 공격(SYN Flood, UDP Flood, ICMP Flood)은 네트워크 대역폭과 서버 연결 테이블을 고갈시킵니다. L7 애플리케이션 공격(HTTP Flood, Slowloris, DNS Query Flood)은 더 정교하게 웹 애플리케이션의 리소스(CPU, 메모리, DB 연결)를 소진시킵니다. 현대 공격자는 두 가지를 조합한 다중 벡터 공격을 사용하며, 단일 방어 레이어로는 대응이 불가능합니다.
DDoS의 규모는 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 2020년 1-2Tbps 수준이던 최대 공격은 2025년 22.2Tbps까지 급증했습니다. 이는 IoT 봇넷(Mirai 변종)의 확산, 반사/증폭 공격 기법(DNS, NTP, Memcached 증폭)의 고도화, DDoS-as-a-Service 범죄 시장의 성장 때문입니다. 전문가들은 2-3년 내 50-100Tbps 공격도 가능할 것으로 예측합니다. 이러한 규모의 공격은 단일 조직의 인프라로는 절대 흡수할 수 없어, 클라우드 기반 분산 방어가 필수입니다.
클라우드 DDoS 방어 서비스의 핵심은 Anycast 네트워크입니다. Cloudflare(200+ Tbps), AWS Shield, Akamai 같은 서비스는 전 세계 수백 개 PoP(Point of Presence)에 트래픽을 분산하여 공격을 흡수합니다. Cloudflare는 3초 이내 자동 탐지 및 완화, AWS Shield Advanced는 24/7 DDoS Response Team(DRT) 지원과 비용 보호를 제공합니다. 2025년 12월 기준 Cloudflare가 17.8%, AWS Shield가 5.2%의 시장 점유율을 보유하고 있습니다.
2025년 DDoS 방어 트렌드는 AI/ML 기반 실시간 탐지, 제로 트러스트 통합, API 보호 강화입니다. 전통적인 임계값 기반 탐지는 정상 트래픽 급증과 공격을 구분하기 어려운데, ML 모델은 트래픽 패턴, 지리적 분포, 요청 특성을 분석하여 정교한 L7 공격도 식별합니다. 특히 API 엔드포인트를 노리는 공격이 급증하면서, WAF와 Rate Limiting의 API 특화 기능이 중요해졌습니다. Bot Management로 정상 사용자와 악성 봇을 구분하는 것도 L7 방어의 핵심입니다.