在云计算环境下，采用哪些技术手段可以有效识别并防御僵尸网络发起的DDoS攻击？

要有效识别并防御僵尸网络发起的DDoS攻击，在云计算环境下，需要综合运用多种检测和防御技术。首先，传统的入侵检测系统（IDS）可以通过监控网络流量，匹配已知的攻击签名来识别恶意流量。然而，由于僵尸网络的攻击模式多变，单纯的签名检测容易被绕过，因此需要结合异常行为分析。

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)

异常行为分析关注的是流量与正常行为的偏差，通过设定流量的基线，任何偏离这一基线的行为都可能被识别为潜在攻击。此外，还可以采用基于机器学习的方法，如支持向量机（SVM）和神经网络（NN），这些算法能够通过历史数据训练，学习区分正常流量和攻击流量，提高检测的准确性和效率。

大数据技术在处理和分析海量网络日志中发挥着重要作用，能够实时发现攻击迹象并提供快速响应。杂交检测方法，将以上提到的多种技术结合起来，以提高检测的准确率并降低误报率，是当前云计算中DDoS攻击检测的一个发展趋势。

除了技术手段，云服务提供商还需要建立健全的弹性机制，以便在攻击发生时快速响应，通过资源的动态调配和负载均衡来减轻攻击的影响。同时，还需要有完善的法律、政策支持和用户信任机制，保障数据隐私和合规性。

对于想要深入了解这一领域的实践者而言，建议阅读《云计算中的DDoS攻击检测技术综述》这篇论文，它提供了全面的检测技术概述，并探讨了包括法律、政策在内的多方面因素，是理解和应对云计算环境中DDoS攻击的重要参考资源。

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)