BGP-SIS：一种域间路由系统BGP-LDoS攻击威胁传播模型

针对域间路由系统的低速率拒绝服务攻击(Low-rate denial of service against BGP,BGP-LDoS)通过引起级联失效造成域间路由系统整体瘫痪。研究BGP-LDoS攻击威胁下域间路由系统级联失效的传播机理、影响因素是应对和防范该攻击的基础。通过分析域间路由系统的结构特性以及BGP-LDoS攻击过程,提出这一种基于传染病动力学的BGP-LDoS威胁传播模型BGP-SIS。将系统中每个节点的状态划分为易感态、感染态,利用传染病动力学模型SIS对攻击所造成的级联失效过程进行描述,推导攻击威胁下域间路由系统的最终状态。利用仿真实验对模型及推论的有效性进行验证。实验结果表明BGP-SIS能够有效描述和预测BGP-LDoS攻击下域间路由系统级联失效的传播规律,可为域间路由系统检测和防御BGP-LDoS攻击提供借鉴和参考。     

基于拥塞参与度的分布式低速率DoS攻击检测过滤方法

分布式低速率拒绝服务攻击(DLDoS)利用已有网络协议和网络服务中自适应机制的漏洞发起攻击,其攻击效率和隐蔽性比传统洪泛式分布式拒绝服务攻击(DDoS)高得多,更加难于检测和防御。本文对DLDoS攻击进行了建模和形式化,提出了基于拥塞参与度的DLDoS攻击检测过滤方法。实验分析表明,该方法能有效检测DLDoS攻击,并降低误报率。     

一种针对LDoS攻击的分布式协同检测方法

针对近年来提出的一类新型攻击--低速率拒绝服务攻击(LDoS:Low-rate Denial of Service),提出一种位于中间网络的分布式协同检测方法DCLD(Distributed Collaborative Ldos Detection).该方法运用小波分析从多角度对LDoS攻击进行特征提取,并根据D-S证据理论,组合各种特征证据对攻击进行综合判决.各检测节点之间采用分布式协同算法实现信息交互.模拟实验结果表明,DCLD能够以较高精确度检测LDoS攻击及其分布式形式,并于靠近攻击源处对其进行响应,有效减小了攻击及防范机制本身对合法流量的影响.     

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。     

基于统计分析的DDoS攻击检测

分析了分布式拒绝服务（Distributed Denial of Service,DDoS）攻击原理及其攻击特征,从提高检测响应时间和减少计算复杂性的角度提出了一种新的DDoS攻击检测方法。该方法基于DDoS攻击的固有特性,从IP连接数据的统计分析中寻找能够描述系统正常行为的分布规律,建立基于统计分析的DDoS攻击检测模型。实验结果表明,该方法能快速有效地实现对DDoS攻击的检测,并对其他网络安全检测具有指导作用。     

智能变电站间隔层设备DoS攻击类型检测与告警方法

随着网络环境日益复杂,智能变电站间隔层设备的网络安全要求越来越高。通过研究分析间隔层设备网络安全场景和拒绝服务攻击（DoS）类型特征,提出一种基于DoS类型分类的间隔层设备DoS攻击检测方法,在保证设备运行正常的同时,实现了DoS攻击类型的检测、防护和告警功能。工程应用和测试结果表明该方案的可行性和有效性。     

反拒绝服务攻击的入侵检测系统模型

利用隐藏主机和移动代理两种技术，提出了一个反拒绝服务攻击的入侵检测系统模型，讨论了结构的内部作用规则，并对整个系统作了安全分析。     

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。     

基于生灭过程的域间路由系统相继故障模型

大规模BGP-LDoS（Low-rate DoS attack against BGP sessions）攻击是造成域间路由系统大范围相继故障的一种典型且有效的技术手段。在分析BGP-LDoS攻击技术及特性的基础上，提出一种基于生灭过程理论的相继故障模型。将域间路由系统的所有节点视为一个单种群，将BGP-LDoS攻击下的路由节点故障传播过程视为种群的生灭过程，即各个节点在正常态和故障态之间的迁移。通过构建的故障传播主方程，形式化描述节点故障在域间路由系统中的级联传播。理论分析和实验结果都验证了该模型能够有效描述BGP-LDoS攻击导致的域间路由系统节点故障传播过程，可为域间路由系统相继故障预防与控制技术的研究提供理论支持。     

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。     

基于Spark平台的网络攻击检测系统

随着计算机技术和通信技术的飞速发展,网络安全形势也越来越严峻,如何在海量日志中发现安全攻击是个值得研究的问题,传统的日志分析方法效率低,难以发现一些高级的网络安全威胁.针对该问题,提出了基于分布式存储和Spark框架的网络日志分析系统架构,不仅有效利用了云环境中的计算存储资源,同时还大大提高了计算效率.     

基于攻击特征的ARMA预测模型的DDoS攻击检测方法

分布式拒绝服务(DDoS)攻击检测是网络安全领域的研究热点。本文提出一个能综合反映DDoS攻击流的流量突发性、流非对称性、源IP地址分布性和目标IP地址集中性等多个本质特征的IP流特征(IFFV)算法,采用线性预测技术,为正常网络流的IFFV时间序列建立了简单高效的ARMA(2,1)预测模型,进而设计了一种基于IFFV预测模型的DDoS攻击检测方法(DDDP)。为了提高方法的检测准确度,提出了一种报警评估机制,减少预测误差或网络流噪声所带来的误报。实验结果表明,DDDP检测方法能够迅速、有效地检测DDoS攻击,降低误报率。     

基于信息熵与LSTM的ICMPv6 DDoS攻击检测方法

ICMPv6（Internet Control Management Protocol version 6）协议作为IPv6网络运行的基础支撑协议,是IPv6 DDoS（Distribute Denial of Service）攻击防御的一个重要环节。在分析国内外ICMPv6 DDos攻击检测现状的基础上,提出了一种基于信息熵与长短期记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）相结合的双重检测方法。该方法通过基于信息熵的初步检测能有效识别出异常流量,再进一步基于改进的LSTM网络的深度检测对异常流量进行确认。仿真实验表明,该方法对ICMPv6 DDoS攻击的识别准确率能达到95%以上,与常用的检测方法相比,该方法的准确率更高。同时,与只基于LSTM的检测方法相比,该方法缩短了50%以上的检测时间,具有更好的性能。     

SDN环境下基于DBN的DDoS攻击检测

软件定义网络(SDN)作为新型网络架构模式,其安全威胁主要来自DDoS攻击,建立高效的DDoS攻击检测系统是网络安全管理的重要内容.在SDN环境下,针对DDoS的入侵检测算法具有支持协议少、实用性差等缺陷,为此,提出一种基于深度信念网络(DBN)的DDoS攻击检测算法.分析SDN环境下DDoS攻击的机制,通过Mininet模拟SDN的网络拓扑结构,并使用Wireshark完成DDoS流量数据包的收集和检测.实验结果表明,与XGBoost、随机森林、支持向量机算法相比,该算法具有攻击检测准确性高、误报率低、检测速率快和易于扩展等优势,综合性能较好.     

基于HMM的分布式拒绝服务攻击检测方法

在分布式拒绝服务(DDoS)攻击时,网络中数据包的统计特征会显示出异常.检测这种异常是一项重要的任务.一些检测方法基于数据包速率的假设,然而这种假设在一些情况下是不合理的.另一些方法基于IP地址和数据报长度的统计特征,但这些方法在IP地址欺骗攻击时检测率急剧下降.提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的DDoS异常检测方法.该方法集成了4种不同的检测模型以对付不同类型的攻击.通过从数据包中提取TCP标志位,UDP端口和ICMP类型及代码等属性信息建立相应的TCP,UDP和ICMP 的隐马尔可夫模型,用于描述正常情况下网络数据包序列的统计特征.然后用它来检测网络数据包序列,判断是否有DDoS攻击.实验结果显示该方法与其他同类方法相比通用性更好、检测率更高.     

分布式拒绝服务攻击防御技术研究

分布式拒绝服务攻击已成为影响Internet的重要攻击手段,总结了近年来检测防御技术的研完成果,对分布式拒绝服务检测防御技术进行了分类,并详细分析了防御技术。对防御分布式拒绝服务攻击提供了很大的参考价值。     

基于攻击检测和节点脆弱性的网络安全风险分析方法

随着网络技术的不断发展,被动防御已经渐渐不能满足需求,主动防御的需求越来越迫切。主动防御的基础是网络风险分析。本文提出一种基于攻击检测和节点脆弱性的网络风险分析方法。该方法利用攻击信息和节点脆弱性信息计算攻击造成的影响度,从而分析网络风险并确定网络系统的薄弱点。与基于节点脆弱性的网络风险分析方法相比较,本文方法模型更加完善,结果更加准确。     

SDN环境下基于改进D-S理论的DDoS攻击检测

软件定义网络(software-defined networking, SDN)实现了控制层和转发层设备的分离, 但控制转发的解耦使得SDN网络中不同层次设备面临新型的DDoS攻击风险. 为了解决上述问题, 本文提出了一种SDN环境下基于改进D-S理论的DDoS攻击检测方法, 用于检测以SDN控制器和交换机为目标的DDoS攻击. 在改进的算法中, 本文使用离散因子和纯度因子衡量D-S证据源之间的冲突. 同时, 结合纯度因子和离散因子调整D-S证据理论的证据源, 调整后的证据源将通过Dempster规则融合得到DDoS攻击检测结果. 实验结果表明本文提出的方法具有较高的精度.