从云存储获取数据: 低频分批次数据抽取

低频分批次数据抽取（Low-Frequency Batch Data Exfiltration）是通过延长窃取周期、降低单次数据量的方式规避流量监测的技术。攻击者将大规模数据资产拆分为多个微批次，按照预设时间策略（如配合业务高峰时段）进行间歇式传输，使单次数据流量低于云服务商或企业设置的异常阈值。该技术结合云存储的数据分片机制和合法业务的数据同步模式，构建具有时序隐蔽性的长期渗透通道。

该技术的核心匿迹策略是时间维度攻击特征的精细化控制。攻击者首先通过侦察确定目标数据的存储结构（如对象分块大小、版本历史），设计符合业务规律的分批方案（如按日增量备份模式）。在传输阶段，采用自适应速率调整算法，动态匹配目标存储桶的日常访问流量波动曲线，确保恶意传输峰值始终淹没在背景噪声中。同时，利用云服务内置的数据同步工具（如AWS DataSync）或合法第三方应用（如rclone）作为传输载体，将窃取行为伪装成常规数据迁移作业。通过时序混淆、载体寄生和流量塑形三重机制，使得基于流量突增检测或传输工具指纹识别的防御手段失效。