SDN环境下的LDoS攻击检测与防御技术

低速率拒绝服务(LDoS)攻击是一种新型的网络攻击方式,其特点是攻击成本低,隐蔽性强。作为一种新型的网络架构,软件定义网络(SDN)同样面临着LDoS攻击的威胁。但SDN网络的控制与转发分离、网络行为可编程等特点又为LDoS攻击的检测和防御提供了新的思路。提出了一种基于OpenFlow协议的LDoS攻击检测和防御方法。通过对每条OpenFlow数据流的速率单独进行统计,并利用信号检测中的双滑动窗口法实现对攻击流量的检测,一旦检测到攻击流量,控制器便可以通过下发流表的方式实现对攻击行为的实时防御。实验表明,该方法能够有效检测出LDoS攻击,并能够在较短时间内实现对攻击行为的防御。     

基于小波能谱熵和隐半马尔可夫模型的LDoS攻击检测

低速率拒绝服务（low-rate denial of service，简称LDoS）攻击采用周期性发送短脉冲数据包的方式攻击云计算平台和大数据中心，导致连接用户的路由器丢包和数据链路传输性能下降.LDoS攻击流量平均速率很低，具有极强的隐蔽性，很难被检测到.在分析LDoS攻击流量的基础上，通过小波变换得到网络流量的小波能谱熵，并以此作为隐半马尔可夫模型（HSMM）的输入，设计采用HSMM网络模型的LDoS攻击判决分类器，提出了基于小波能谱熵和隐半马尔可夫模型的LDoS攻击检测方法.该检测方法在NS-2和Test-bed环境中分别进行了测试.实验结果表明，该方法具有较好的检测性能，通过假设检验得出检测率为96.81%.     

一种基于小波特征提取的低速率DoS 检测方法

低速率拒绝服务攻击(low-rate denial-of-service,简称LDoS)比传统的DDoS(distributed DoS)攻击更具隐蔽 性和欺骗性,依据其周期性脉冲突发特点,设计实现了一种基于小波特征提取的LDoS 检测系统DSBWA(detection system based on wavelet analysis).该系统以到达检测节点的数据包数目为研究对象,通过小波多尺度分析,结合 LDoS 的攻击规律提取5 个特征指标,在此基础上采用BP 神经网络进行综合诊断.一旦检测出LDoS 攻击,系统定位 攻击脉冲数据的到达时刻以获得攻击者的相关信息.NS-2 模拟实验结果表明,DSBWA 具有高检测率和低误警率,并 且能够检测出LDoS 变种攻击,消耗计算资源少,具有良好的实用价值.     

软件定义网络环境下的低速率拒绝服务攻击检测方法

低速率拒绝服务（LDoS）攻击是一种拒绝服务（DoS）攻击改进形式,因其攻击平均速率低、隐蔽性强,使得检测LDoS攻击成为难点。针对上述难点,提出了一种在软件定义网络（SDN）的架构下,基于加权均值漂移-K均值算法（WMS-Kmeans）的LDoS攻击检测方法。首先,通过获取OpenFlow交换机的流表信息,分析并提取出SDN环境下LDoS攻击流量的六元组特征;然后,利用平均绝对值百分比误差作为均值漂移聚类中欧氏距离的权值,以此产生的簇心作为K-Means的初始中心对流表进行聚类,从而实现LDoS攻击的检测。实验结果表明：在SDN环境下,所提方法对LDoS攻击具有较好的检测性能,平均检测率达到99.29%,平均误警率和平均漏警率分别为1.97%和0.69%。     

低速率拒绝服务攻击研究综述

低速率拒绝服务攻击是近年来提出的一类新型攻击,其不同于传统洪泛式DoS攻击,主要是利用端系统或网络中常见的自适应机制所存在的安全漏洞,通过低速率周期性攻击流,以更高的攻击效率对受害者进行破坏且不易被发现。LDoS攻击自提出以来便得到了研究者们的充分重视,其攻击特征分析与检测防范方法逐渐成为网络安全领域的一个重要研究课题。首先对目前已提出的各种LDoS攻击方式进行了分类描述和建模,并在NS2平台上进行了实验验证,接着对LDoS攻击的检测防范难点进行了讨论并对已有的各种检测防范方案进行了小结,最后指出了有待进一步研究的几个问题,以期为今后此类攻击检测防范研究工作提供参考。     

低速率拒绝服务攻击研究综述

低速率拒绝服务攻击是近年来提出的一类新型攻击,其不同于传统洪泛式DoS攻击,主要是利用端系统或网络中常见的自适应机制所存在的安全漏洞,通过低速率周期性攻击流,以更高的攻击效率对受害者进行破坏且不易被发现。LDoS攻击自提出以来便得到了研究者们的充分重视,其攻击特征分析与检测防范方法逐渐成为网络安全领域的一个重要研究课题。首先对目前已提出的各种LDoS攻击方式进行了分类描述和建模,并在NS2平台上进行了实验验证,接着对LDoS攻击的检测防范难点进行了讨论并对已有的各种检测防范方案进行了小结,最后指出了有待进一步研究的几个问题,以期为今后此类攻击检测防范研究工作提供参考。     

基于软件定义网络环境的低速率拒绝服务攻击检测方式

本文针对软件定义网络（Software Defined Network,SDN）环境下低速率拒绝服务（Low-Rate Denial of Service,LDoS）攻击检测问题，将K-means算法与Mean Shift算法进行融合，提出了WMS-Kmeans检测算法。通过获取攻击网络流量特征，分析LDoS攻击流量特征，然后对Mean Shift算法进行改进，融合聚类算法，最后利用改进后的WMS-Kmeans算法提取LDoS攻击流量特征，实现攻击检测目的。     

面向SDN拓扑发现的LDoS攻击防御技术研究

准确获取网络拓扑是软件定义网络（Software?Defined?Network,SDN）中控制器进行有效决策的前提,而现有拓扑发现机制难以有效应对低速率拒绝服务（Low rate Denial of Service,LDoS）攻击等行为。通过理论和实验分析LDoS攻击对SDN拓扑发现造成的影响,提出了一种面向SDN拓扑发现的LDoS攻击防御机制TopoGuard。TopoGuard根据LDoS攻击的周期性特征,通过连续突发检测快速发现存在的疑似攻击场景,并基于主动链路识别策略避免攻击行为造成网络拓扑中断。最后,在OpenDaylight控制器上实现了TopoGuard。实验结果显示,TopoGuard能够有效检测和防御LDoS攻击行为,保证控制器获取全局拓扑信息的正确性。     

基于移动agent的DDoS攻击协同防范技术研究

分布式拒绝服务攻击(distributed denial-of-service,DDoS)已经对Internet的稳定运行造成了很大的威胁。近两年来,DDoS的攻击方法和工具变得越来越复杂,越来越有效,追踪真正的攻击者也越来越困难。从攻击防范的角度来说现有的技术仍然不足以抵御大规模的攻击。文中通过分析DDoS攻击原理以及DDoS攻击行为,提出了一个基于移动agent的分布式协同入侵检测模型。该模型通过构建本地入侵检测模块和反DDoS实体模块来协同对分布式拒绝访问攻击形成大面积网络预警机制,以达到在陷于大规模分布式拒绝访问攻击时,能够最小化检测和反应时间,并进行自动响应。     

低速率拒绝服务攻击研究与进展综述

低速率拒绝服务攻击是新型的拒绝服务攻击,对Internet的安全造成严重的潜在威胁,引起众多研究者的兴趣和重视,成为网络安全领域的重要研究课题之一.自2003年以来,研究者先后刻画了Shrew攻击、降质攻击、脉冲拒绝服务攻击和分布式拒绝服务攻击等多种低速率拒绝服务攻击方式,并提出了相应的检测防范方法.从不同角度对这种新型攻击的基本机理和攻击方法进行了深入的研究;对TCP拥塞控制机制进行了安全性分析,探讨了引起安全问题的原因;对现有的各种各样的LDoS攻击防范和检测方案,从多个方面进行了分类总结和分析评价;最后总结了当前研究中出现的问题,并展望了未来研究发展的趋势,希望能为该领域的研究者提供一些有益的启示.