基于聚集算法的DDoS数据流检测和处理

提出了一种应用于路由器的嵌入式DDoS（分布式拒绝服务攻击）防御算法.针对DDoS攻击的本质特征,对IP数据流进行轻量级协议分析,把IP数据流分为TCP、UDP和ICMP（网间控制报文协议）数据流,分别建立相应的聚集模式,根据该模式来检测DDoS聚集所占资源,采取相应的抑制措施过滤攻击数据包,从而保证合法数据流的正常转发.仿真试验证明该方法能准确地检测到DDoS攻击,处理效果很好.     

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。     

基于用户信誉值防御DDoS攻击的协同模型

提出了一种基于用户信誉值防御DDoS攻击协同(CDDACR,cooperation defense DDoS attack based on client reputation)模型来检测和防御DDoS攻击.该模型在逻辑上由2个检测代理构成:路由器端的RDA(router detection agent)和服务器端的SDA(server detection agent).RDA对用户数据流进行粗粒度检测,旨在过滤具有明显DDoS攻击特征的恶意数据流;SDA对用户数据流进行细粒度检测,检测并过滤恶意的狡猾攻击和低流量攻击,RDA和SDA协同工作来实时监测网络状况.实验结果表明,CDDACR模型能实时地识别和防御DDoS攻击,并且在异常发生时有效地阻止服务器被攻击的可能性.     

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.     

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。     

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。     

基于小波分析的网络低速率DDoS攻击检测方法

为减少网络DDoS（分布式拒绝服务）攻击检测误报率,实现对网络DDoS攻击的精准检测,有针对性地调节网络的运行速率,文章设计一种基于小波分析的网络低速率DDoS攻击检测方法。提取DDoS攻击特征,布设异常攻击定位节点,识别异常波段进行同步处理,构建小波分析DDoS攻击检测模型。最终的测试结果表明,对比于传统攻击检测小组,文章设计的小波分析DDoS攻击检测小组误差较小,检测效率较高,具有一定的应用价值。     

基于统计分析和流量控制的DNS分布式拒绝服务攻击的检测及防御

DNS（Domain Name System）是目前大部分网络应用的基础,对ONS服务器的分布式拒绝服务攻击（Distributed Denial of Service简称DDoS攻击）将影响整个Internet的正常运转,目前对这种攻击还没有彻底的防范策略。本文提出了一种基于网络流量状态统计的攻击检测方案及基于流量牵引和tc流量控制的攻击包过滤方法,有效提高了DNS服务器的安全性和抗攻击性。此检测手段和过滤方法已经在实际应用中得到验证,取得明显的效果。     

基于用户自服务的DDoS攻击防御方案分析与应用

随着互联网应用的不断丰富与发展,不同类型不同目的的网络攻击也越演越烈,其中以DDoS攻击尤甚,这些攻击直接影响了用户的业务可用性、服务质量,也对运营商的网络性能造成了很大的冲击。运营商从自身网络安全及提供增值业务的角度出发,正着力研究安全策略的部署。鉴于传统的DDoS攻击防御方案采用单一的流量清洗方式,且过分依赖于检测设备的灵敏度与可靠性,文章提出并分析了3种基于用户自服务的DDoS攻击防御方案,由用户主动发起、主动参与,从而使安全防护更为便利、直接、有效,在提高用户体验的同时提供了不同的防御效果供选择。     

ISP防御DDoS攻击机制研究

通过对DDoS攻击的原理及特征进行分析,并根据ISP在网络中的地位和作用,讨论了DDoS攻击的监测和防御方法,提出了建立分布式防御系统来应对DDoS攻击的方法。     

一种基于软件定义网络的通信网络保护方法

为了应对互联网数据传输过程中的分布式拒绝服务攻击(DDoS),提高互联网数据传输的安全性,通过对SYN泛洪 攻击机理进行分析研究,提出应对SYN泛洪攻击较为有效的软件定义网络(SDN)防御机制,分析其防御机理,建立 SDN信息熵计算模型,并构建了实际仿真计算实验环境, 研究结果证明SDN能够较为快速有效的对SYN泛洪攻击进行防御,同时能够对类似于SYN攻击的其他DDoS攻击进行有效防御。     

DDoS攻击原理与防御

分布式拒绝服务攻击(Distributed Denial of Serviece Attack)是目前黑客用的比较多的攻击手段,这种攻击对网络造成的危害性越来越大.为了更好地了解这种攻击的特点,从而避免产生更大的损失,这里从DoS和DDoS的攻击原理进行探讨研究,研究常见的DDOS攻击的类型如Smurf攻击、Trinoo攻击等.根据这些攻击的特点,提出DDoS攻击的检测方法即基于特征的攻击检测和基于异常的攻击检测.这两种检测技术各有所长,在实际使用中往往需要将两者结合起来,共同提高DDoS检测的准确性.     

IPv6环境下SYN-Flood攻击防范的研究

在分析几种常规防范DDoS方法特点和不足的基础上,结合数据包流量检测技术和改进的TCP Cookie技术,在IPv6环境下建立了一种数据包检测--智能过滤PDIF(Packet Detection and Intelligence Filter)防御SYN Flood 攻击的模型.通过检测数据包流量是否超出闻值来分析是否发生攻击,同时采用一种验证远程客户端TCP连接有效性的算法来实现智能过滤,将DDoS攻击分组拦截而让正常的网络流量通过,在实验室测试中取得了较好的效果.     

基于统计分析和流量控制的DNS分布式拒绝服务攻击的检测及防御

DNS(Domain Name System)是目前大部分网络应用的基础,对DNS服务器的分布式拒绝服务攻击(Distributed Denial of Service简称DDoS攻击)将影响整个Internet的正常运转,目前对这种攻击还没有彻底的防范策略.本文提出了一种基于网络流量状态统计的攻击检测方案及基于流量牵引和tc流量控制的攻击包过滤方法,有效提高了DNS服务器的安全性和抗攻击性.此检测手段和过滤方法已经在实际应用中得到验证,取得明显的效果.     

基于边界网关的自适应DDoS攻击防御策略

传统基于主机的防御无法应对分布式拒绝服务(DDoS)攻击对整个自治系统的冲击.提出了双过滤并行净化网络方案、基于自治系统的自适应概率包标记方案和基于源地址验证的单播反向路径转发策略,形成了基于边界网关的DDoS攻击防御体系,提高了包标记方案的效率,简化了防御部署.实验验证了该防御体系的有效性.     

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.     

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。     

浅析分布式拒绝服务的攻击步骤与防范策略

文中阐述拒绝服务和分布式拒绝服务的定义,分析了DDoS的攻击原理和攻击过程,针对通过网络连接以及利用合理的服务请求来占用过多资源,从而使合法用户无法得到服务的攻击给出了检测措施,然后结合实践经验与国内网络安全的现况,从保护主机系统、优化网络和路由结构、与ISP合作、扫描工具、入侵检测系统等方面给出防御DDoS攻击的有效措施。     

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。     

基于XGBoost的DDoS攻击流量过滤算法

分布式拒绝服务（Distributed Denial of Service,DDoS）攻击是当今网络空间安全的主要威胁之一。现有DDo S攻击检测算法虽然能够准确告警,但无法响应攻击。提出了一种基于XGBoost的流量过滤算法,使用攻击检测生成流量样本标签,训练机器学习模型,实现过滤规则的实时更新。仿真实验结果表明,该方法可以有效过滤异常流量。