基于流特征相对熵的DDOS攻击检测方法的研究

分布式拒绝服务(DistributedDenialofService,简称DDoS)攻击是互联网的重要威胁之一。笔者通过分析DDoS攻击的原理及其攻击特征,从延长检测响应时间和减少计算复杂度的角度提出了一种DDoS攻击的检测方法。该方法基于DDoS攻击的流量特征,提取有效的流量特征参数,并根据参数变化及时、准确地判断DDoS攻击的发生时间。实验结果证明,该方法能迅速有效地检测到DDoS攻击,并对其他网络安全异常检测具有指导作用。     

基于特征参数相关性的DDoS攻击检测算法

针对传统方法难以实时有效地检测分布式拒绝服务攻击(DDoS)的问题,通过DDoS攻击的基本特征分析,从理论上严格区分了DDoS攻击流和正常突发流,并且在此基础上提出了一种基于特征参数相关性的DDoS攻击检测算法.该算法能在早期检测出DDoS攻击流,而这时的DDoS攻击包特征并不明显,并且该算法能有效地区分DDoS攻击流和正常的突发流.实验结果表明了该算法的有效性和精确性.     

基于网络连接分析的DDoS攻击检测模型

分布式拒绝服务（Distmuted Denial of Service，DDoS）攻击是当前网络安全的主要威胁之一。通过对网络连接特征的分析，提出了一种DDoS攻击检测模型。该模型利用DDoS早期攻击阶段的固有特性，从网络连接数据的统计分析中探寻系统正常行为的分布规律并确定DDoS攻击检测阈值。最后，通过模拟攻击实验验证了检测模型的有效性。实验结果表明，该模型能快速有效地实现对早期DDoS攻击的检测，并对其他网络安全检测研究具有一定的指导意义。     

基于DCT的自适应盲数字水印

目前应用层DDoS攻击严重危害互联网的安全。现有的检测方法只针对某种特定的应用层DDoS攻击,而不能识别应用层上其它的DDoS攻击。为了能快速有效地识别出多种应用层DDoS攻击,提出一种基于请求关键词的应用层DDoS攻击检测方法,该方法以单位时间内请求关键词的频率分布差和个数作为输入,采用隐马尔可夫模型来检测应用层DDoS攻击。实验结果表明,该方法对应用层上的多种DDoS攻击都具有很高的检测率和较低的误报率。     

一种运用限幅自相似性的新型DDoS入侵检测机制

本文提出了一种新型的DDoS入侵检测方法，在建立正常网络流量模型基础上，对网络流量的自相似性-Hurst参数、Hurst参数的时变函数H(t)进行分析，对网络流量进行实时限幅，由自相似性的变化来预测DDoS攻击，并用数据库对攻击定住。试验表明基于网络流量的统计分析方法能够在一定程度上检测出DDoS攻击，比传统的基于特征匹配的DDoS入侵检测方法，在实时性、准确率上有较大提高。     

改进的基于熵的DDoS攻击检测方法

基于熵的分布式拒绝服务攻击(DDoS)攻击的检测方法相比其他基于流量或特征的检测方法,具有计算简便、灵敏度高、误报率低、不增加额外网络流量、不增加额外硬件成本等特点。为了进一步提高了DDoS攻击检测的准确率,并降低误报率,提出一种改进的基于熵的DDoS攻击检测方法。该方法将DDoS攻击细分为不同的威胁等级,对每个威胁等级的攻击进行不同次数的检测。NS-2模拟实验结果验证了其有效性。     

基于快速分数阶傅氏变换的DDoS攻击检测

针对传统检测方法存在精度低、训练复杂度高、适应性差的问题,提出了基于快速分数阶Fourier变换估计Hurst指数的DDoS攻击检测方法。利用DDoS攻击对网络流量自相似性的影响,通过监测Hurst指数变化阈值判断是否存在DDoS攻击。在DARPA2000数据集和不同强度TFN2K攻击流量数据集上进行了DDoS攻击检测实验,实验结果表明,基于FFrFT的DDoS攻击检测方法有效,相比于常用的小波方法,该方法计算复杂度低,实现简单,Hurst指数估计精度更高,能够检测强度较弱的DDoS攻击,可有效降低漏报、误报率。     

基于可信度的应用层DDoS攻击防御方法

针对应用层DDoS(application layer DDoS,App-DDoS)攻击行为的特点,提出了一种基于可信度的App-DDoS攻击防御方法.该方法从服务请求的速率和负载两个方面,统计分析正常用户的数据分布规律,并以此作为确定会话可信度的依据.调度策略再根据会话可信度实现对攻击的防御.最后,通过模拟攻击实验验证了防御方法的有效性.实验结果证明了该方法能够快速有效地实现对App-DDoS攻击的防御.     

一种基于小波分析的DDoS攻击检测方法

通过对网络流量的分形特性和分布式拒绝服务（DDoS）的特点进行研究,提出了一种基于小波分析的DDoS攻击检测方法,并设计了该方法检测攻击的模型。对网络流量的分形特性进行判断,然后对具有自相似特性和多重分形特性的网络流量,分别采用基于小波分析的Hurst指数方差法和基于多窗口小波分析的Holder指数法检测DDoS攻击。通过对DARPA 2000年数据的实验表明,该方法能够有效地检测到攻击,对大流量背景攻击、低速率攻击、反射式攻击也都达到了较高的检测率,比传统方法有效。     

基于突变模型的SDN环境中DDoS攻击检测方法

文章提出一种基于尖点突变模型的DDoS攻击检测方法,通过分析DDoS攻击的行为特征和SDN下流表的特点,对该模型提出了基于流表的改良型控制变量和状态变量。最后通过仿真实验采集的数据,与常见方法进行多次对比实验,通过对实验结果进行分析可知,该方法可以有效检测DDoS攻击,并且相较于其他方法在具有较高检测率的同时拥有较低的误报率。     

剖析DDoS攻击对抗技术

由于目前Internet的体系结构、认证机制的缺乏等多方面原因使得DDoS攻击很容易发生,而且僵尸网络的快速发展也为DDoS攻击提供了强大的工具。DDoS(Distributed Denial of Service)攻击一直是网络安全的主要威胁之一,如何对抗DDoS攻击成为网络安全研究的热点之一。在对DDoS攻击模型、产生原因进行分析的基础上,从攻击预防、攻击检测、攻击响应和攻击源追踪四个方面对现有的DDoS攻击对抗技术进行综述,并提出了值得研究的方向建议。     

Robust and efficient detection of DDoS attacks for large-scale internet

In recent years, distributed denial of service (DDoS) attacks have become a major security threat to Internet services. How to detect and defend against DDoS attacks is currently a hot topic in both industry and academia. In this paper, we propose a novel framework to robustly and efficiently detect DDoS attacks and identify attack packets. The key idea of our framework is to exploit spatial and temporal correlation of DDoS attack traffic. In this framework, we design a perimeter-based anti-DDoS system, in which traffic is analyzed only at the edge routers of an internet service provider (ISP) network. Our framework is able to detect any source-address-spoofed DDoS attack, no matter whether it is a low-volume attack or a high-volume attack. The novelties of our framework are (1) temporal-correlation based feature extraction and (2) spatial-correlation based detection. With these techniques, our scheme can accurately detect DDoS attacks and identify attack packets without modifying existing IP forwarding mechanisms at routers. Our simulation results show that the proposed framework can detect DDoS attacks even if the volume of attack traffic on each link is extremely small. Especially, for the same false alarm probability, our scheme has a detection probability of 0.97, while the existing scheme has a detection probability of 0.17, which demonstrates the superior performance of our scheme.     

DDoS攻击分类与效能评估方法研究

DDoS攻击是一类常见而又难以防范的网络攻击模式，对Internet网络系统的正常运行构成了巨大威胁。DDoS攻击的分类方法和攻击效能评估是计算机网络攻防对抗研究的一项重要而紧迫的任务。本文介绍了DDoS攻击的原理、方法、一般概念和主要目标，研究了基于攻击代理的传播模式、通讯方式、作用机制等特征的DDoS攻击分类方法体系，分析了DDoS攻击的攻击效能评价指标体系。在分析了DDoS攻击效能评估的特点的基础上提出了DDoS攻击效能评估的模糊评价评估模型。     

基于多核学习的自适应DDoS攻击检测方法

分布式拒绝服务DDoS攻击是互联网安全的主要威胁之一。当前大多数检测方法采用单一特征,在大数据环境下不能有效地检测DDoS早期攻击。提出了一种基于多核学习的特征自适应DDoS攻击检测方法FADADM,根据DDoS攻击流量的突发性、地址的分布性以及通信双方的交互性定义了5个特征。基于集成学习框架,分别提出采用增大同类方差与异类均值差的比值IS/M和减少同类方差与异类均值差的比值RS/M的方式自适应地调整各特征值的权重,基于简单多核学习SimpleMKL模型训练出IS/M-SimpleMKL和RS/M-SimpleMKL 2种具有不同特性的多核学习模型,以识别DDoS早期攻击。实验结果表明,本文方法能够快速、准确地检测DDoS早期攻击。     

分布式拒绝服务攻击原理和防治策略

分布式拒绝服务攻击(DDoS)攻击是网络攻击中经常采用而难以防范的攻击手段.通过实例,对分布式拒绝服务攻击进行了描述,探讨了如何构造攻击网络,结合实际经验与国内外网络安全的现状列出了一些防治DDoS的实际手段.     

防范DDoS

DDoS攻击的防御是当前网络安全研究领域中的难点。通过对DDoS攻击原理的讨论和对现有防范技术的剖析,提出了防范DDoS攻击的一些积极的建议。     

防范DDoS

DDoS攻击的防御是当前网络安全研究领域中的难点。通过对DDoS攻击原理的讨论和对现有防范技术的剖析．提出了防范DDoS攻击的一些积极的建议。     

基于协议分析技术的网络入侵检测系统中DDoS攻击的方法研究

随着网络技术的发展,网络环境变得越来越复杂,对网络安全来说,单纯的防火墙技术暴露出明显的不足和弱点,包括无法解决安全后门问题,不能阻止网络内部攻击等问题。在众多的网络安全威胁中,DDoS攻击以其实施容易,破坏力度大,检测困难等特点而成为网络攻击检测与防御的重中之重。近年来,针对网络流量相关性的DDoS攻击检测方法层出不穷,文章在分析DDoS攻击检测方法的基础上,利用基于协议分析技术的网络入侵检测系统对DDoS进行研究。     

基于网络安全芯片的DDoS攻击识别IP核设计

分布式拒绝攻击(distributed denial of service, DDoS)作为一种传统的网络攻击方式,依旧对网络安全存在着较大的威胁.本文研究基于高性能网络安全芯片SoC+IP的构建模式,针对网络层DDoS攻击,提出了一种从硬件层面实现的DDoS攻击识别方法.根据硬件协议栈设计原理,利用逻辑电路门处理网络数据包进行拆解分析,随后对拆解后的信息进行攻击判定,将认定为攻击的数据包信息记录在攻击池中,等待主机随时读取.并通过硬件逻辑电路实现了基于该方法的DDoS攻击识别IP核(intellectual property core), IP核采用AHB总线配置寄存器的方式进行控制.在基于SV/UVM的仿真验证平台进行综合和功能性测试.实验表明, IP核满足设计要求,可实时进行DDoS攻击识别检测,有效提高高性能网络安全芯片的安全防护功能.