分布式拒绝服务攻击手段及其防范技术研究

分布式拒绝服务(DDoS)的攻击严重威胁着互联网的安全.文章通过对DDoS攻击原理以及DDoS攻击行为的分析,针对其攻击手段以及攻击工具的特征,提出了切实可行的检测方法和防御手段,以减轻攻击所产生的影响.在深入剖析现阶段DDoS攻击的防护手段、策略的基础上,给出一个DDoS攻击预警及入侵防御系统(IPS)的体系结构,该体系结构从主动防御的技术角度出发,同时提出用硬件技术实现设备的高性能来抵抗DDoS攻击的目的.     

分布式拒绝服务攻击及防范研究

拒绝服务攻击(Denial of Service,DoS)是网络上最常见的一种攻击方式,其攻击类型繁多、影响广泛,其中的分布式拒绝服务攻击(Distributed Denial of Service,DDoS)更是严重威胁网络安全,受到这种攻击的损失是无法计量的。系统地分析了分布式拒绝服务攻击的攻击原理和攻击类型,通过研究各个DDoS攻击程序提出相应的防御方法。     

分布式拒绝服务（DDoS）攻击的实现机理及其防御研究

本文系统分析DDoS攻击产生的机理，发动攻击的常用工具及其最新发展，针对攻击产生的机理，研究防御DDoS攻击的一般策略和攻击机理的分类，并按不同机理分析DDoS攻击的防御问题。最后给出市场上典型DDoS攻击检测与响应系统的主要性能和防御DDoS攻击研究方向。     

分布式拒绝服务攻击及防范方法研究

本文首先介绍了分布式拒绝服务攻击的发展现状,然后综合分析了分布式拒绝服务攻击防范方法中的检测和控制方法。     

分布式拒绝服务(DDoS)攻击及防范解析

拒绝服务攻击已经成为威胁互联网安全的重要攻击手段,对分布式拒绝服务攻击（DDoS）的原理进行了解析,分析了其他不同的攻击方式。最后在此基础上介绍了几种基本防御方法。     

拒绝服务攻击原理与防范

拒绝服务攻击是一种操作简单而后果严重的网络攻击方法,分布式拒绝服务攻击更是代表了攻击手段发展的一种新的趋势,本文论述了拒绝服务攻击的原理以及如何保护你的系统免受拒绝服务攻击.     

分布式拒绝服务攻击防御技术综述

分布式拒绝服务（DDoS）攻击是当前互联网安全的重要威胁之一,攻击者往往利用系统漏洞控制多个主机构成僵尸网络,协同向攻击目标发起攻击。简要介绍了目前常见的DDoS攻击手段,并分别根据部署位置和响应时间对DDoS防御系统进行了分类介绍,综合分析了各种主要防御系统的工作原理、使用场景和自身特点。     

DoS/DDoS拒绝服务攻击分析及防范对策

拒绝服务攻击已经成为威胁互联网安全的重要攻击手段，本文从分析DoS拒绝攻击服务的原理入手．然后对分布式拒绝服务攻击（DDoS）的原理进行了解析，最后从主机和网络两个层面分析如何去防范DoS攻击。     

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。     

分布式拒绝服务攻击技术综述

随着计算机、网络技术的发展,黑客的技术也在发展,分布式拒绝服务攻击已成为他们攻击网路的主要手段,被公认为互联网上最难解决的问题之一。本文介绍了DDOS的概念、现状、防御和它的发展趋势。     

基于自相似流量检测的DDoS攻击及防御研究

DDoS攻击是目前互联网中应用最广泛,也是危害性最大的一种攻击方式,以破坏网络服务的可用性为目标。文章首先介绍了DDoS的攻击原理,并重点对DDoS的攻击方式和基于自相似网络流量的DDoS攻击检测方式进行研究,最后针对目前DDoS攻击的防御方式进行了全面解析。     

DDoS攻击的检测算法研究

网络安全问题的核心在于对网络攻击的检测。针对DDoS的恶意攻击方式,本文在统计方法原理上提出了同步技术检测算法,并以DDoS为例,进行了检测系统的性能测试和分析。     

DDoS攻击IP追踪及攻击源定位技术研究

IP追踪和攻击源定位技术在DDoS攻击防御研究中有重要意义。文章对当前现有的IP追踪和攻击源定位技术作了系统的分类,分别对它们作了全面的分析并比较了相互之间的异同及优缺点。针对当前的IP追踪和攻击源定位技术现状讨论了其未来发展趋势。     

一种防御DDoS攻击的IP源回溯方法

提出了一种利用被动监听Overlay网络进行DDoS攻击源追踪的新方法。它能够跨越多个自治系统追踪一个大规模DDoS攻击的多个攻击源。基于该方案,设计和实现了一个IP源回溯系统：SnifferTrack。描述了它的体系结构和组成、追踪过程和算法。最后,提出了SnifferTrack系统中的几个局限以及进一步的工作。     

DDoS攻击的IP追踪技术分析与比较研究

IP追踪技术是检测和防御（分布式拒绝服务攻击）的重要手段,它的主要目的是想办法追踪到攻击数据包的源地址,弥补IP协议的不足。成熟的IP追踪技术可以有效抑制DDoS攻击的发生,还可以用于网络故障的诊断,对于减少数据包欺骗、净化互联网的安全环境将有很大的帮助。在引入DDoS攻击和IP追踪技术的概念的基础上,重点对现行IP追踪技术进行了分析,并从管理开销、网络开销、路由器开销、实现难易程度、事后处理能力、和兼容性等六个方面进行了比较研究。     

基于深度学习的DDoS攻击检测模型

构建了基于粒子群优化卷积神经网络(PSO-CNN)的分布式拒绝服务攻击(DDoS)攻击检测模型.利用卷积神经网络的权值共享和最大池化自动挖掘网络数据流特征,引入粒子群对卷积核进行优化,在提升模型训练效率的同时,增强了模型的全局寻优能力.实验结果表明,该模型能够有效检测DDoS攻击,具有较高的检测准确率.     

IPv6中一种基于卷积的DDoS攻击两阶段防御机制

针对IPv6快速普及背景下分布式拒绝服务(DDoS)攻击威胁不断增长的现状, 提出一种两阶段的DDoS攻击防御机制, 包括初期实时监控DDoS攻击发生的预检测阶段, 以及告警后精准过滤DDoS攻击流量的深度检测阶段. 首先, 分析IPv6报文格式并解析PCAP流量捕获文件中的16进制头部字段作为样本元素. 其次, 在预检测阶段, 引入轻量化二值卷积神经网络(BCNN), 设计一种二维流量矩阵作为模型输入, 整体感知网络在混杂DDoS流量后出现的恶意态势作为告警DDoS发生的证据. 告警后, 深度检测阶段介入, 引入一维卷积神经网络(1DCNN)具体区分混杂的DDoS报文, 从而下发阻断策略. 在实验中, 自建IPv6-LAN拓扑并基于NAT 4to6技术重放CIC-DDoS2019公开集生成纯IPv6-DDoS流量源测试. 结果证明, 所提机制提升针对DDoS攻击的响应速度、准确度和攻击流量过滤效率, 当DDoS流量出现仅占总网络6%和10%时, BCNN就能以90.9%和96.4%的准确度感知到DDoS攻击的发生, 同时1DCNN能够以99.4%准确率区分DDoS报文并过滤.     

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。