本文档属于类型b，即一篇综述论文。以下是针对该文档的学术报告：

本文由Aanshi Bhardwaj、Veenu Mangat、Renu Vig、Subir Halder和Mauro Conti共同撰写，分别来自印度旁遮普大学工程学院和意大利帕多瓦大学数学系。文章于2021年发表在《Computer Science Review》期刊上，题目为《Distributed Denial of Service Attacks in Cloud: State-of-the-art of Scientific and Commercial Solutions》。本文的主题是云计算环境中的分布式拒绝服务（DDoS）攻击，重点探讨了当前科学和商业解决方案的现状，并指出了未来潜在的研究方向。

本文的第一个主要观点是云计算环境中DDoS攻击的威胁日益增加。作者指出，随着物联网（IoT）和网络连接的发展，DDoS攻击的频率、规模和复杂性都在不断上升。近年来，新的攻击向量和策略的出现使得DDoS攻击更加难以防御。文章通过列举多个实际的DDoS攻击案例，如2019年Facebook、Instagram和WhatsApp的全球性服务中断，以及2020年亚马逊AWS遭受的2.3 Tbps攻击，展示了这些攻击对云服务提供商和用户的严重影响。作者还引用了多个研究报告，指出DDoS攻击的数量预计将在未来几年内翻倍，强调了防御机制的重要性。

第二个主要观点是DDoS攻击的分类及其对云计算环境的影响。文章将DDoS攻击分为三类：针对云基础设施的攻击、针对云服务的攻击和针对云客户的攻击。针对云基础设施的攻击包括洪水攻击（如ICMP洪水、TCP SYN洪水）、地毯式轰炸攻击（Carpet Bombing）和Yo-Yo攻击（利用云的自动扩展机制）。针对云服务的攻击包括HTTP洪水、XML炸弹（Billion Laughs）和NTP、Memcached DNS放大攻击。针对云客户的攻击主要是经济可持续性拒绝攻击（EDoS），即通过非法使用云资源导致客户的经济损失。作者详细分析了这些攻击的特点及其对云计算环境的独特影响，如自动扩展机制导致的额外成本和多租户环境中的连带损害。

第三个主要观点是当前DDoS检测和防御的科学与商业解决方案。文章详细介绍了多种DDoS检测方法，包括基于签名（Signature-based）、基于异常（Anomaly-based）和混合（Hybrid）检测方法。基于异常的检测方法被认为是应对新型DDoS攻击的有效手段，文章进一步将其细分为基于统计、机器学习和混合方法。作者还探讨了机器学习在DDoS检测中的应用，特别是深度学习技术（如递归神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM）在识别复杂攻击模式中的优势。此外，文章列举了多个商业DDoS解决方案，如Akamai的Kona Site Defender、Amazon的AWS Shield、Cloudflare的Argo Tunnel等，并分析了它们的优缺点。

第四个主要观点是未来的研究方向和挑战。作者指出，随着IoT设备的普及和软件定义网络（SDN）的发展，DDoS攻击的多样性和复杂性将进一步增加。未来的研究应关注多向量攻击的检测、多层防御机制的设计，以及基于人工智能（AI）的自适应防御系统。文章还强调了法律和法规在应对DDoS攻击中的重要性，建议各国制定更严格的法律来打击DDoS攻击行为。

本文的意义在于为研究人员和云服务提供商提供了关于DDoS攻击及其防御机制的全面综述。文章不仅总结了当前的科学和商业解决方案，还指出了未来的研究方向和挑战，为开发更有效的DDoS检测和防御机制提供了重要参考。此外，本文通过列举实际案例和数据，增强了读者对DDoS攻击威胁的认识，强调了在云计算环境中部署DDoS防御机制的紧迫性。