一种检测DDoS攻击主控端的方法

文章利用分布式拒绝服务攻击(DDoS)主控端通过控制大量傀儡机进行攻击的特点,以蜜罐技术为基础提出一种新的检测DDoS中主控端的方法。将蜜罐机伪装成受控制的傀儡机,通过监视其与主控端的通信,分析捕获的数据包,获取主控端及攻击信息,并将这些信息整理分发,便于为攻击目标提供预警,收集入侵证据,阻止攻击行为。     

IP城域网DDoS攻击的检测与封堵探讨

近两年来,分布式拒绝服务(Distributed Denial of Service,DDoS)攻击成为一种日益常见的网络异常流量,它不仅导致被攻击者的网络服务中断,还对电信运营商的IP城域骨干网的安全构成严重威胁.从电信运营商的角度,分析了危害IP城域网安全的DDoS攻击特征,在综合考虑攻击特征、技术现状、投资成本的基础上,提出一种容易在IP城域网部署的DDOS攻击检测与封堵方案.试用结果表明,该方案可以显著提高运营商IP城域网在DDoS攻击事件方面的响应处理能力.     

智胜DDoS攻击解析

纵观网络安全攻击的各种手段和方法，DoS(Denial of Service)拒绝服务类攻击危害巨大，有报道说黑客每周发起的DoS类网络攻击达到4000次之巨，据此看来，网络上将无时不刻的在承受DoS打击。而DDos(Distributed Denial of Service)分布式拒绝服务攻击的出现无疑是一场网络的灾难，它是DoS攻击的演变和升级，是黑客手中惯用的攻击方式之一，破坏力极强，往往会带给网络致命的打击。     

一种可靠检测低速率DDoS攻击的异常检测系统

随着DDoS攻击的发展,出现了一种新型攻击方式:低速率攻击.由于之前用于检测DDoS的入侵检测系统(IDS)多是建立在时入侵者的高速数据流统计检测的基础上,导致低速率攻击可以逃过这种高速率IDS.针对近年来出现的低速率DDoS攻击,提出了一种可靠的入侵检测系统.该系统可由用户设定到达流异常与否的识别概率和漏报概率,并能方便地延拓到分级服务网中.仿真实验结果证明,此系统能准确地分辨出低速率和正常的速率,能够用于低速率攻击的检测.     

DDoS攻击检测分析

分布式拒绝服务是一种网络攻击手段,以消耗目标计算机网络资源或者系统资源为目的,从而瘫痪目标计算机.由于易攻难守和低廉的成本,深得黑客喜爱.目前的安全工具大多具有一定的DDoS检测与过滤.但因为DDoS的攻击特性,能轻易地绕开防火墙系统.所以如何更有效地获得DDoS攻击信息,成为了现阶段防御DDoS攻击主要面临的问题.     

DDoS攻击原理及其防御机制的研究

DDoS攻击是一种被黑客广泛应用的攻击方式,它以破坏计算机系统或网络的可用性为目标,危害性极大。本文首先介绍了DDoS攻击的攻击原理,接着从DDoS攻击的攻击手段和攻击方式两个方面对DoS攻击进行分类介绍,然后针对DDoS攻击的方式,提出了一种检测和防御DDoS攻击的模型,最后利用入侵检测技术和数据包过滤技术,设计了一个针对DDoS攻击的检测与防御系统,该系统具有配置简单、易于扩展、实用性较强等优点。     

基于云环境的反射型DDoS攻击检测

随着软件定义网络、网络功能虚拟化、人工智能等技术的演进发展,云环境部署与应用日趋成熟.分布式拒绝服务(Distributed Denial of Service,DDoS)攻击的新变种反射型DDoS因低成本、难追踪等特点得到快速泛滥,云环境中的主机和应用服务面临着反射型DDoS攻击威胁.如何检测反射型DDoS攻击行为及...     

基于流媒体服务DDoS攻击防范研究

分布式拒绝服务（Distributed Deny of Service,DDoS）攻击是目前最难解决的网络安全问题之一。在研究RTSP（Real-Time Streaming Protocol）协议漏洞基础上,提出一种有效防御流媒体服务DDoS攻击防御方案。该方案基于时间方差图法（Variance-TimePlots,VTP）,计算自相似参数Hurst值,利用正常网络流量符合自相似模型的特性来进行DDoS攻击检测,并综合采用黑白名单技术对流量进行处理。最后通过MATLAB仿真工具进行了模拟实验,并对结果进行了分析,在协议分析基础上能合理控制流量,使得DDoS攻击检测准确率、实时性高,目标流媒体服务器带宽和资源得到了有效保护。     

防范DDoS攻击

到目前为止,针对分布式拒绝服务攻击（DDoS）的防御依然没有特别直接有效的方法,因为这种攻击会利用TCP／IP协议的漏洞。除非您完全不使用TCP／IP,才有可能抵御DDoS攻击。     

新网络环境下应用层DDoS攻击的剖析与防御

针对新网络环境下近两年新出现的应用层分布式拒绝服务攻击,本文将详细剖析其原理与特点,并分析现有检测机制在处理这种攻击上的不足.最后,本文提出一种基于用户行为的检测机制,它利用Web挖掘的方法通过Web访问行为与正常用户浏览行为的偏离程度检测与过滤恶意的攻击请求,并通过应用层与传输层的协作实现对攻击源的隔离.     

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。     

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。     

一种新的分布式DDoS攻击防御体系

Internet技术的发展和应用,给人们的生产和生活带来了很多便捷,但随之出现的网络安全问题,也成为日益严重的社会问题。针对网络中存在的DDoS攻击进行研究,以分布式并行系统的思想为基础,建立了一种新型DDoS攻击的安全防御体系。该体系通过不同组件间的相互协调、合作,实现了对DDoS攻击的分析及其防御。在对DDoS的攻击流量进行分析的过程中,以数据挖掘的模糊关联规则的方法进行分析,并实现了对攻击源的定位,有效地避免了攻击造成进一步的危害。     

分布式DNS反射DDoS攻击检测及控制技术

分布式DNS反射DDoS攻击已经成为拒绝服务攻击的主要形式之一,传统的基于网络流量统计分析和网络流量控制技术已经不能满足防护需求。提出了基于生存时间值（TTL）智能研判的DNS反射攻击检测技术,能够准确发现伪造源IP地址分组;基于多系统融合的伪造源地址溯源阻断技术,从源头上阻断攻击流量流入网络。     

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。     

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.     

DDoS Attack Detection and Wavelets

This paper presents a systematic method for DDoS attack detection. DDoS attack can be considered a system anomaly or misuse from which abnormal behavior is imposed on network traffic. Attack detection can be performed via abnormal behavior identification. Network traffic characterization with behavior modeling could be a good indication of attack detection. Aggregated traffic has been found to be strong bursty across a wide range of time scales. Wavelet analysis is able to capture complex temporal correlation across multiple time scales with very low computational complexity. We utilize energy distribution based on wavelet analysis to detect DDoS attack traffic. Energy distribution over time will have limited variation if the traffic keeps its behavior over time (i.e. attack-free situation) while an introduction of attack traffic in the network will elicit significant energy distribution deviation in a short time period. Our experimental results with typical Internet traffic trace show that energy distribution variance markedly changes, causing a spike when traffic behaviors are affected by DDoS attack. In contrast, normal traffic exhibits a remarkably stationary energy distribution. In addition, this spike in energy distribution variance can be captured in the early stages of an attack, far ahead of congestion build-up, making it an effective detection of the attack.     

基于小波和分形原理的DDoS攻击检测方法

提出一种基于离散小波变换和分形原理的DDoS攻击检测方法.该方法通过高散小波变换的多分辩率分析突现DDoS攻击特征,对小波变换系数进行盒分形维计算,将经实验确定的关键盒维数作为多维空间的向量序列,最后使用经过样本训练的K-nn（K最近邻）分类器进行攻击识别.实验结果表明分形与小波相结合取得了较好的检测效果,与离散小波检测方法相比,该方法提高了检测精确度.     

分布式拒绝服务攻击及IP溯源技术探析

拒绝服务攻击已经成为威胁互联网安全的重要攻击手段,本文介绍了分布式拒绝服务（DDoS）攻击的概念,分析了DDoS攻击的原理;最后介绍了多种IP溯源技术的优缺点。