僵尸网络攻击与防御研究

僵尸网络是网络和计算机系统现今所面临的最严重的安全威胁之一。为了更好的防御，本文深入分析了僵尸网络的危害，然后介绍了僵尸网络的蠕虫释放、分布式拒绝服务、机密窃取等几种攻击方式，最后提出了僵尸网络的防御策略，以期对维护网络安全具有一定的防御作用。     

互联网防御DOS/DDOS攻击策略研究

主要介绍DOS/DDOS攻击的原理与种类,并着重介绍防御DOS/DDOS攻击的应对策略,并结合专业防御系统对构建专业防御体系进行了探讨。     

僵尸网络DDoS攻击主动防御技术研究与应用

基于养马场理论提出针对僵尸网络引发的DDo S攻击的主动防御思路,据此构建的僵尸网络主动防御平台可具备快速定位僵尸网络DDoS攻击源,准确预警DDoS攻击峰值流量,主动防御僵尸网络DDoS攻击等能力。     

Arbor助力运营商应对大规模DDoS攻击

分布式拒绝服务攻击（DDoS）在过去10年内一直存在，且其攻击的强度和普遍性也在大幅度增长，而这些情况与僵尸网络Botnets的上升有着直接的关系，僵尸网络为DDoS提供攻击所需要的宽带、计算机以及网络基础设施等。     

DDoS攻击中傀儡机动态分布策略研究

对DDoS攻击中傀儡机的管理进行研究,提出了DDoS攻击的傀儡机动态分布策略,该策略根据实际需要可以定时随机改变傀儡机在僵尸网络中的层次位置,也可以根据傀儡机配置信息以及当时的性能情况择优确定傀儡机位置,从而增加了DDoS攻击灵活性和攻击效果,也增加了被攻击方追踪检测的难度和DDoS攻击的隐蔽性.     

计算机网络攻击方法

该文介绍了计算机网络攻击的一般过程、网络攻击常用的方法及其原理,分析了网络存在的各种安全漏洞并针对这些安全漏洞而确定的网络攻击点和攻击策略。同时对当前常用网络攻击工具进行了介绍和归纳。     

僵尸网络检测研究

僵尸网络是一种严重威胁网络安全的攻击平台。文章先给出僵尸网络的定义,然后分析其工作机制,命令与控制机制。针对当前主流的僵尸网络检测方法,按照不同的行为特征进行分类,根据僵尸网络的静态特征、动态特征以及混合特征,对当前的主要检测方法进行了归纳、分析和总结。并在文章最后提出,建立一个完备的僵尸网络检测模型需要将僵尸网络的动态特征检测模型与静态特征检测模型相互结合,而这才是僵尸网络检测模型未来发展的重点。     

基于决策树的僵尸流量检测方法研究

僵尸网络目前是互联网面临的安全威胁之一,检测网络中潜在的僵尸网络流量对提高互联网安全性具有重要意义。论文重点研究了基于IRC协议的僵尸网络,以僵尸主机与聊天服务器之间的会话特征为基础,提出了一种基于决策树的僵尸网络流量检测方法。实验证明该方法是可行的。     

基于异常行为特征的僵尸网络检测方法研究

基于僵尸网络通信及网络流量的异常行为,可以有效检测出僵尸频道。介绍了通过对主机响应信息的异常分析,进而判断出当前IRC频道是否为一个僵尸频道的检测算法。由此引入了基于异常行为的僵尸频道检测模型,该模型分类提取IRC频道的主机响应信息,结合检测算法分析得出结论。实验结果验证了该模型的有效性。     

全光网络中攻击的检测与定位

从研究攻击的角度出发,提出了全光网络安全管理框架。针对常见网络中的攻击,分析了网络中易受攻击的器件,分别采用参数比较检测法和综合监测器件检测法,准确地检测出带内干扰攻击、带外干扰攻击、窃听和断纤。运用两种新的检测方法,结合攻击的定位算法,就能有效地查找到整个网络的攻击源,且定位于被攻击的器件。     

基于SYN Cookie的DDoS防御技术研究

文章讨论了防御SYN Flood类型DDoS攻击的基本原理和技术,通过对比几种SYN Cookie方案的技术细节,提出了一种改进方案和相应的系统模型。     

基于DDoS的TCP SYN攻击与防范

分布式拒绝服务攻击(DDoS)是出现在这几年的一种具有很强攻击力而又缺乏有效防御手段的Internet攻击手段,是目前网络安全界研究的热点.TCP SYN洪流攻击是最常见的DDoS攻击手段之一.文中在对DDoS攻击进行深入研究的基础上,着重对TCP SYN洪流攻击及其防范措施进行了深入研究,提出了一种新的综合攻击检测技术,较好地解决了对此类攻击的防范问题.     

一种SYN Flood DoS攻击工具的实现

为检测目标主机是否存在DoS漏洞及承受DoS攻击的能力,在Linux平台上实现一个基于SYN Flood的DoS攻击工具。首先,介绍SYN Flood攻击原理。然后利用原始套接字结合IP欺骗技术,实现SYN Flood攻击报文的构造和发送,实现了基于SYN Flood攻击工具synAttacker。最后,利用synAttacker进行测试,并对测试结果进行分析。测试结果表明synAttacker能够进行有效的SYN Flood攻击,可以作为DoS渗透攻击工具。     

DDoS攻击检测研究综述

DDoS攻击作为当前网络安全最严重的威胁之一,近年来随着僵尸网络的盛行,其攻击影响日趋扩大,因此对DDoS攻击进行检测变得尤为重要。本文按照攻击层次和检测位置的不同,对于不同的DDoS攻击检测方法给出了详细的分类,同时在此基础上对各类检测方法进行分析和性能比较,明确了各种检测方法的特点和应用范围,最后讨论了当前攻击检测存在的问题及进一步研究的方向。     

移动宽带用户恶意攻击流量处置方法的研究

在总结移动互联网的发展现状和其所面临的安全威胁的基础上,分析宽带用户被控后制造的恶意攻击流量攻击威胁,并提出了一种基于Radius和流量清洗系统处置被控用户恶意攻击流量攻击的方法,从源头抑制异常流量,有效防控互联网用户恶意攻击流量。     

一种DDoS攻击的检测算法

对于骨干网中存在的DDoS攻击,由于背景流量巨大,且分布式指向受害者的多个攻击流尚未汇聚,因此难以进行有效的检测。为了解决该问题,本文提出一种基于全局流量异常相关分析的检测方法,根据攻击流引起流量之间相关性的变化,采用主成份分析提取多条流量中的潜在异常部分之间的相关性,并将相关性变化程度作为攻击检测测度。实验结果证明了测度的可用性,能够克服骨干网中DDoS攻击流幅值相对低且不易检测的困难,同现有的全局流量检测方法相比,该方法能够取得更高的检测率。     

一种新型拒绝服务攻击的研究

Shrew DDoS(Distributed Denial of Service)攻击是一种新型的DDoS攻击,也称低速率DDoS攻击。它是利用TCP超时重传机制的漏洞,通过估计合法TCP流的RTO(Retransmission timeout)作为低速率攻击发包的周期T,周期性的发送短脉冲,使得攻击流可以周期性地占用网络带宽,这样就会让合法的TCP流总是认为网络的负担很重,造成所有受其影响的TCP流进入超时重传状态,最终使得受害主机的吞吐量大幅度降低,从而达到攻击目的。由于其攻击速率低,可以躲避传统的高速率攻击防御机制。这种新型拒绝服务攻击具有隐蔽性好、效果明显的特点。     

基于SNMP和神经网络的DDoS攻击检测

DDoS（Distributed Denial of Service）已经严重威胁计算机网络安全。对DDoS攻击检测的关键是找到能反映攻击流和正常流区别的特征,设计简单高效的算法,实时检测。通过对攻击特点的分析,总结出15个基于SNMP（Simple Network Management Protocol）的检测特征。利用BP神经网络高效的计算性能,设计了基于SNMP和神经网络的DDoS攻击检测模型,提高了检测实时性和准确性。实验表明：该检测模型对多种DDoS攻击都具有很好的检测效果。     

基于VTP方法的DDoS攻击实时检测技术研究

为了能及时准确检测DDoS攻击的发生,在对方差－时间图(VTP,Variance－Time Plots)方法分析的基础上,对基于VTP的实时在线计算Hurst参数技术进行了性能分析,得出了其具有高效性的结论,并利用这种技术,对MIT的林肯实验室数据进行了分析,总结出了DDoS攻击过程中,网络流量的自相似模型的Hurst参数变化规律,即DDoS攻击刚开始时,Hurst参数具有较快的上升趋势,然后在参数值很高水平的基础上具有缓慢下降趋势,直到计算Hurst参数的网络流量全部是DDoS攻击流量时,有一个突然下降的现象(从0.95以上降至0.45左右),并由此总结出一种基于Hurst参数实时检测DDoS攻击发生的技术.     

一种新的DDoS攻击检测算法

为了准确及时的进行DDoS攻击检测,提出了一种新的DDoS攻击检测算法。该算法在基于传统的小波分析检测DDoS攻击的基础上融入了主成分分析法和小波分析法中DDoS检测方法,并根据该算法设计相应的模型和算法来检测 DDoS 攻击,并且引入信息论中的信息熵对源IP地址的分散程度进行度量,根据初始阶段Hurst指数及熵值的变化自适应地设定阈值以检测攻击的发生。实验结果表明,该方法大幅度的提高了DDoS检测的速度。