融合路径追溯和标识过滤的DDoS攻击防御方案

提出了将路径追溯和路径标识有机结合的设想,即在追溯出的上游节点有效识别过滤攻击分组.具体设计了一个新的分组标记和过滤方案.以受害主机所在自治域的边界路由器为界,之前的沿路节点标记路径信息,边界节点标记入口地址信息.受害主机可从到达的攻击分组中提取并还原相关信息,然后在域边界的攻击入口实施标识过滤.给出了完整的标记、共享存储和过滤方案,基于权威因特网真实拓扑的大规模仿真实验表明,方案防御效果较好,有效减轻了受害主机和目标域内上游链路遭受的攻击影响.     

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.     

基于历史标记的IP追踪方案

针对网络中常见的分布式拒绝服务攻击,研究者们提出了多种对抗DDoS攻击的方法.其中Savage等人提出的概率包标记方案以其易于实施,消耗资源少等优点,引起人们的重视.然而概率包标记方案也存在着明显缺陷.在研究概率包标记方案不足的基础上,提出了一种基于历史标记的IP追踪方案,实验证明受害者在降低攻击源最大不确定性因素的同时用比概率包标记方案较少的数据包就可重构攻击路径,从而可尽早的采取防御措施来减少危害.     

IP追踪中的自适应包标记

拒绝服务(DoS)攻击是目前最难处理的网络难题之一.最近,研究人员针对DoS攻击提出了多种方案,这些方案都各有优缺点.其中,由Savage等人提出的概率包标记方案受到了广泛的重视,也有不少的变种出现.在这一类的标记方案中,路由器以固定的概率选择是否标记一个数据包,这导致受害需要较多的数据包进行攻击路径的重构.本文提出一种自适应的标记策略,经实验验证受害者用较少的数据包即可重构攻击路径,这不仅为受害者及早地响应攻击争取了更多的时间,还限制了攻击者的伪造能力.     

IP追踪技术压缩边分片采样算法的改进

IP追踪技术是防御拒绝服务攻击(DoS)的重要措施.文中针对用于IP追踪的压缩边分片采样算法(CEFS)存在的不足,提出了标注分片自适应概率包标记算法(LFAPPM).该算法通过扩大标记空闻和采用自适应概率的方法,减少了重构路径所需包数,并通过给分片加标注,减少了重构路径的计算量和误报数,而且通过初始化没被边界路由器标记的包标记空间,加强了抗干扰性.与其他算法进行比较,LFAPPM算法各种性能指标较优.     

动态概率包标记算法分析及改进

IP追踪技术是防御拒绝服务攻击的一个研究热点。本文对IP追踪中的动态概率包标记算法进行了介绍和分析,在总结其优点的同时也发现其存在不足。针对动态概率包标记算法使得距离攻击者最近的边界路由器的标记负载太大的不足提出了一个可行性改进方案,经对比分析效果明显。     

基本概率包标记的研究与改进方案

IP追踪已成为防御拒绝服务攻击（D0s）的有效方案之一。其中,以savage等人提出的概率包标记（PPM）已受到广泛重视。然而,概率包标记（PPM）在进行路径重构时会出现高计算量和高误报率问题。本文提出基本概率包标记的研究与改进方案,有效地减少了重构路径时的计算开销和误报率,提高了路径重构的效率。     

基于有序标记的IP包追踪方案

包标记方案是一种针对DoS攻击提出的数据包追踪方案,由于其具有响应时间快、占用资源少的特点,近年来受到了研究者的广泛关注.但由于包标记方案标记过程的随机性,使得受害者进行路径重构时所需收到的数据包数目大大超过了进行重构所必需收到的最小数据包数目,从而导致重构误报率的提高和响应时间的增长.本文提出了一种基于有序标记的IP包追踪方案,该方案通过存储每个目标IP地址的标记状态,对包标记的分片进行有序发送,使得在DoS发生时,受害者重构路径所需收到的标记包的数目大大降低,从而提高了对DoS攻击的响应时间和追踪准确度.该算法的提出进一步提高了包标记方案在实际应用中的可行性.     

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.     

内容中心网络下基于前缀识别的兴趣包泛洪攻击防御方法

针对内容中心网络(Content-Centric Networking, CCN)下的兴趣包泛洪攻击问题,该文提出基于异常名称前缀识别的协同反馈防御方法。利用CCN中路由器维持的兴趣包转发状态检测兴趣包泛洪攻击,识别异常名称前缀,并向相邻节点发送异常名称前缀,进行协同防御。与其他方法对比分析结果表明,所提出的基于前缀识别的兴趣泛洪攻击防御方法可以准确地识别异常名称前缀,并快速抑制异常兴趣包的传输,而不影响合法兴趣包的速率。