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分布式拒绝服务(DDoS)攻击是目前最难处理的网络难题之一,在提出的多种对策中,通过包标记方法来进行IP跟踪受到广泛重视。提出了一种新的包标记方法(IPPM),来改进包标记方法需要网络中每个路由器都支持的弱点。通过实验表明,在包标记方法不完整配置的网络中,该方法能有效地重构攻击路径并且误报率很低。 相似文献
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DDoS攻击是对等网络所面临的主要安全威胁,针对已有的概率包标记算法计算量繁重、无法识别虚假标记数据包欺骗等方面的缺陷,提出一种可变概率包标记算法。通过采用可变概率标记方法及在路由器中记录IP地址发送状态,使方案具有能够追踪大规模拒绝服务攻击、识别和排除攻击者虚假标记信息、大大降低受害者重构路径时需接收包数量的优点,从而达到有效防御DDoS的目的。和同类方法相比,该方案具有较强的实用性。 相似文献
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防御分布式拒绝服务攻击是当前网络安全中最难解决的问题之一.在自适应包标记的基础上,提出了有效计算攻击图各个路由器的本地发包率的方法,进一步提出了受害者重构攻击路径和定位攻击源的方法.受害者只要利用收集到的数据包就能更快更准的定位攻击源. 相似文献
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ZHANG Hu 《数字社区&智能家居》2008,(33)
分布式拒绝服务攻击(DDoS)已经成为互联网最大的威胁之一。分析了校园网现状,建立了业务模型,提出了流量清洗设备的功能要求,设计了一种校园网DDoS攻击防御平台的设计方案。并分析了DDOS攻击清洗方案的流量牵引技术、触发技术、流量清洗技术与流量回注技术。 相似文献
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目前,对商业服务器攻击方式主要有两种,包括拒绝服务(DoS)攻击和分布式拒绝服务(DDoS)攻击。这种攻击类型属于命中一运行类型。DoS/DDoS攻击因为不够灵敏而不能绕过防火墙等防御.即DoS/DDoS攻击向受害主机发送大量看似合法的网络包.从而造成网络阻塞或服务器资源耗尽而导致拒绝服务。虽然数据没有被损坏。但是服务器最终被摧毁.并且还会引发一系列其他的问题.对于一个电子商务服务器.其最重要的为服务器的停机时间。研究对分布式拒绝服务(DDoS)防御原则。 相似文献
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DDoS(Distributed Denial of Service)攻击是在传统的DoS攻击上产生的新的网络攻击方式,是Internet面临的最严峻威胁之一,这种攻击带来巨大的网络资源消耗,影响正常的网络访问.DDoS具有分布式特征,攻击源隐蔽,而且该类攻击采用IP伪造技术,不易追踪和辨别.任何网络攻击都会产生异常流量,DDoS也不例外,分布式攻击导致这种现象更加明显.主要研究利用神经网络技术并借助IP标记辅助来甄别异常流量中的网络数据包,方法是:基于DDoS攻击总是通过多源头发起对单一目标攻击的特点,通过IP标记技术对路由器上网路包进行标记,获得反映网络流量的标记参数,作为神经网络的输入参数相量;再对BP神经网络进行训练,使其能识别DDoS攻击引起的异常流量;最后,训练成熟的神经网络即可在运行时有效地甄别并防御DDoS攻击,提高网络资源的使用效率.通过实验证明了神经网络技术防御DDoS攻击是可行和高效的. 相似文献
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网络协议的固有缺陷以及操作系统的漏洞,使得网络的安全性能很差.即使是一个几岁的小孩,通过网络上下载的一些工具.进行简单的操作就可以发起攻击。其中,拒绝服务攻击DoS(Denial of Service)和分布式拒绝服务攻击DDoS(Distributed Denial of Service)攻击,利用了TCP协议的三次握手机制,易于实现。一个典型的例子.在2000年和2002年,几大著名网站yahoo、eBay和Amazon等遭到了黑客的DDoS攻击, 相似文献
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分布式拒绝服务攻击(DDoS)是一种攻击强度大、危害比较严重的网络攻击。 DDoS放大攻击利用放大器对网络流量具有放大作用的技术,向被攻击目标发送大量的网络数据包,造成被攻击的目标网络资源和带宽被耗尽,使得正常的请求无法得到及时有效的响应。简单介绍DDoS放大攻击的原理,分析DDoS放大攻击的防护方法,从攻击源头、放大器、被攻击目标等三个方面采取防护措施,从而达到比较有效的防护效果。 相似文献
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针对现行分布式拒绝服务(DDoS)攻击检测方法存在检测效率低、适用范围小等缺陷,在分析DDoS攻击对网络流量大小和IP地址相关性影响的基础上,提出基于网络流相关性的DDoS攻击检测方法。对流量大小特性进行相关性分析,定义Hurst指数方差变化率为测度,用以区分正常流量与引起流量显著变化的异常性流量。研究IP地址相关性,定义并计算IP地址相似度作为突发业务流和DDoS攻击的区分测度。实验结果表明,对网络流中流量大小和IP地址2个属性进行相关性分析,能准确地区分出网络中存在的正常流量、突发业务流和DDoS攻击,达到提高DDoS攻击检测效率的目的。 相似文献
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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。 相似文献
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为了有效防御应用层分布式拒绝服务攻击(DDoS),定义了一种搭建在Web应用服务器上的基于Web行为轨迹的防御模型。把用户的访问行为抽象为Web行为轨迹,根据攻击请求的生成方式与用户访问Web页面的行为特征,定义了四种异常因素,分别为访问依赖异常、行为速率异常、轨迹重复异常、轨迹偏离异常。采用行为轨迹化简算法简化行为轨迹的计算,然后计算用户正常访问网站时和攻击访问时产生的异常因素的偏离值,来检测针对Web网站的分布式拒绝服务攻击,在检测出某用户产生攻击请求时,防御模型禁止该用户访问来防御DDoS。实验采用真实数据当作训练集,在模拟不同种类攻击请求下,防御模型短时间识别出攻击并且采取防御机制抵制。实验结果表明,Web行为轨迹的防御模型能够有效防御针对Web网站的分布式拒绝服务攻击。 相似文献
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SDN(Software Defined Network,软件定义网络)是一种新兴的网络架构,它的控制与转发分离架构为网络管理带来了极大的便利性和灵活性,但同时也带来新的安全威胁和挑战。攻击者通过对SDN的集中式控制器进行DDoS(Distributed Denial of Service,分布式拒绝服务)攻击,会使信息不可达,造成网络瘫痪。为了检测DDoS攻击,提出了一种基于C4.5决策树的检测方法:通过提取交换机流表项信息,使用C4.5决策树算法训练数据集生成决策树对流量进行分类,实现DDoS攻击的检测,最后通过实验证明了该方法有更高的检测成功率,更低的误警率与较少的检测时间。 相似文献