在云计算环境中，面对由僵尸网络发起的DDoS攻击，采用哪些技术手段可以实现有效的检测与防御？

针对云计算环境中由僵尸网络发起的DDoS攻击，检测和防御技术的选择至关重要。推荐您阅读《云计算中的DDoS攻击检测技术综述》这篇论文，它深入分析了当前的检测技术，并提出了有效的防御策略。

参考资源链接：[云计算中的DDoS攻击检测技术综述](https://wenku.csdn.net/doc/4titi7indn?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，要实现有效的检测，需要使用先进的入侵检测系统（IDS），它们能够识别和响应异常流量模式。在云环境中，可以利用分布式IDS来增强检测范围和准确性。其次，基于签名的检测技术能够通过比对已知攻击特征库来发现攻击，但为了应对变种攻击，需要不断更新签名库。

异常行为分析是一种更为动态的检测方法，它不依赖于预先定义的签名，而是通过机器学习算法来识别网络行为中的异常。在云计算环境下，可以利用大数据分析技术处理海量的网络日志数据，快速识别出异常模式。

此外，机器学习技术，特别是支持向量机（SVM）和神经网络（NN），可以对历史数据进行训练，建立区分正常流量和攻击流量的模型。结合行为分析和机器学习技术的杂交检测方法，能够提高检测率并降低误报率。

在防御方面，云计算服务提供商需要建立弹性机制，如自动扩展服务实例来吸收流量高峰。同时，通过实现网络分片和流量清洗技术，可以将恶意流量与合法流量分离，并进行适当处理。

最后，为了应对复杂多变的威胁环境，云服务提供商应该与安全研究人员合作，不断更新和改进安全策略。同时，通过定期的安全演练和教育，提高整个组织的安全意识和应对能力。

《云计算中的DDoS攻击检测技术综述》论文为读者提供了一个全面的DDoS攻击检测技术框架，这将帮助您更好地理解如何在云计算环境中有效地检测和防御DDoS攻击。

参考资源链接：[云计算中的DDoS攻击检测技术综述](https://wenku.csdn.net/doc/4titi7indn?spm=1055.2569.3001.10343)