正态分布与分布式拒绝服务攻击的主动预防

随着信息技术的发展和应用的普及,网络安全问题已经成为人们关注的焦点问题。目前分布式拒绝服务(DDoS,Distributed Denial of Service)攻击已经成为影响Internet正常运行的一个比较严重的问题,并影响合法用户获得正常的服务。文中首先阐述了DDoS形成的原理,然后分析了预防DDoS攻击的措施和机制。随后借助于SSFNet(Scalable Simula-tion Framework Net)仿真软件构建相应的网络环境,模拟了一种分布式拒绝服务攻击。针对在实验中发现的攻击特征,即攻击发生时通过路由器的新IP数量呈现正态分布的变化趋势,结合统计学中正态分布的概率理论知识,提出了一种通过正态分布模型结合网络中新IP数量变化趋势应对分布式拒绝服务攻击的主动防御方案。然后利用实验中采集的数据,对所提出的应对分布式拒绝服务攻击的防御方案进行了验证。     

基于Mobile-Agent的DDoS攻击防御模型

分布式拒绝服务（DDoS）攻击已经成为网络最大的安全威胁之一。如何防御DDoS攻击是人们研究的一个热点问题。文中使用报文标记和移动代理技术，构建基于移动代理的DDoS攻击防御模型，在很大程度上降低了来自ISP域外的分布式拒绝服务攻击对域内主机的影响。并利用移动代理的容错性，使模型中重要元件具有很好的抵抗分布式拒绝服务攻击的性能，提高了防御模型自身的抗攻击性。最后讨论了模型的具体实现。     

网络设备参与的DDoS防御系统的构建与仿真

分布式拒绝服务(DDoS)攻击严重威胁网络安全,现有DDoS防御方法存在被攻击时防御能力不足,无攻击时能力浪费问题。通过在发生DDoS攻击时,通知互联网服务提供商(ISP)将已发现的攻击元组流量在网络中短暂丢弃的方式,可以在保证DDoS防御的前提下,显著减少防御能力部署。仿真实验表明,对已知的攻击元组流量丢弃合理的时长,即可在仅检测0. 55%攻击流量的前提下,阻止99. 9%的攻击流量。同时,合法流量只有2%因误判被阻塞,防护对象的负载相对正常情况下仅上升1. 77%。     

小型DDoS更加普遍 更加危险

分布式拒绝服务攻击类型在不断"进步"。企业总是害怕高带宽的网络暴力攻击,而小型基于应用程序的分布式拒绝服务攻击则更普遍、更危险。网络上大型DDoS攻击通过消耗大量带宽造成严重破坏,而小型DDoS攻击通过小麻烦带来更大的问题。在监控下,这些小型DDoS攻击用合法IP地址(而非欺骗地址)模仿真实用户流量。报告发现2011年76%的DDoS攻击占用带宽不到1Gbps。只有9%的DDoS攻击超过10Gbps。报告分析了40个不同企业的DDoS案例,发现     

分布式拒绝服务攻击(DDOS)及其防范

伪装自己的真实身份，进行拒绝服务(DoS)攻击已经出现好多年了，但是分布式拒绝服务攻击(DDoS)却是1999年7月才出来不久的一种新型的攻击方式。本文先分析了实施DDoS攻击的工具Trinoo、TFN、Trinity等的原理，并且提出了预防DDoS攻击的各种措施。     

DDoS攻击与防范

伴随着网络的发展,拒绝服务攻击经历了DOS到DDoS的发展。介绍了DDoS攻击的概念、DDoS攻击原理和防范方法。指出:DDoS攻击在TCP连接原理上是合法的,除非TCP协议重新设计,明确定义DDoS和其他正常请求有何不同,否则不能完全阻DDoS攻击。     

DDoS攻击原理及应对策略

数据包在Internet中的传递是通过路由器进行的，在每次传递时，路由器只关心数据的目的地址，源IP地址通常被路由器忽略，由此给拒绝服务(DoS)攻击创造了条件。分布式拒绝服务(DDoS)是基于DoS的攻击方式，特点是规模大、危害性强，近年来很多知名网站如yahoo等都曾受到过它的攻击，造成很大损失。     

国内首次抓获DDos攻击者

3月1日,玛赛公司联合“上海热线”、上海市公安局网监处经过周密部署,严密监控,成功的抓获了一个长期以来针对国内著名ISP/ICP进行分布式拒绝服务攻击(DDoS)的“害客”周某。 分布式拒绝服务攻击(DDoS)是一种特殊形式的拒绝服务攻击。它是利用多台已经被攻击者所控制的机器对某一台单机发起攻击,在这     

基于流连接信息熵的DDoS攻击检测算法

分析了分布式拒绝服务(DDoS)攻击的特点，提出了流连接信息熵的定义，并通过对流连接信息熵时间序列的分析，采用非参数CUSUM算法进行DDoS攻击检测。该检测方法对固定IP、端口号随机变化的DDOS攻击有比较好的检测效果。实验结果证明，该方法能够以较高的精确度及时地检测出DDoS 攻击行为。     

小型商务网站如何应对DDoS 攻击

正DDoS(Distributed Denial of Service,分布式拒绝服务攻击),俗称洪水攻击。是在传统的DoS攻击基础之上产生的新的破坏力更强的攻击方式。分布式拒绝服务攻击是指借助于客户/服务器技术,将多个甚至几十万个计算机联合起来作为攻击平台,对一个或多个目标发动DoS攻击,从而成倍地提高了攻击的威力。DDoS带来的破坏是巨大的,你无法阻止黑客对你     

防御DDoS攻击算法

目前,对商业服务器攻击方式主要有两种,包括拒绝服务（DoS）攻击和分布式拒绝服务（DDoS）攻击。这种攻击类型属于命中一运行类型。DoS／DDoS攻击因为不够灵敏而不能绕过防火墙等防御．即DoS／DDoS攻击向受害主机发送大量看似合法的网络包．从而造成网络阻塞或服务器资源耗尽而导致拒绝服务。虽然数据没有被损坏。但是服务器最终被摧毁．并且还会引发一系列其他的问题．对于一个电子商务服务器．其最重要的为服务器的停机时间。研究对分布式拒绝服务（DDoS）防御原则。     

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。     

基于自治域边界反馈的分布式DDoS防御方法

给出一种基于自治域边界反馈的DDoS防御方法,实现在自治域边界接近攻击源端阻挡入侵流量。在攻击时,通过在被攻击端测量攻击流量并向边界路由器提供反馈,使得自治域边界处能有效地过滤恶意流量。实验表明,该方法可有效保证合法流量的存活率,保护被攻击机不被DDoS攻击干扰。     

基于反弹概率流水线包标记的IP跟踪研究

分布式拒绝服务(DDoS)攻击是目前最难处理的网络难题之一,而在其基础上发展起来的分布式反弹拒绝服务(DRDoS)攻击利用反弹服务器进行的攻击会对网络系统造成更大的危害。由Duwairi等人提出的概率流水线包标记方案有效地解决了重构攻击路径的问题,但它并不适用于DRDoS攻击。在此基础上提出了一种新策略,经实验验证受害者用较少的数据包即可实现DRDoS中攻击路径的重构。     

基于TCP缓存的DDoS攻击检测算法

由拒绝服务攻击（DOS）发展而来的分布式拒绝服务攻击（DDoS）已成为目前网络安全的主要威胁之一。从分析TCP缓存入手,提出一种基于缓冲区检测的DDoS检测算法。结合历史连接记录来对TCP缓存进行分析,生成特征向量,通过BP神经网络检测TCP缓存异常程度,根据异常程度判断是否发生攻击。实验结果表明,该算法能迅速准确地检测出DDoS攻击,有效阻止DDoS攻击的发生。     

IP traceback-based intelligent packet filtering: a novel technique for defending against Internet DDoS attacks

Distributed Denial of Service (DDoS) is one of the most difficult security problems to address. While many existing techniques (e.g., IP traceback) focus on tracking the location of the attackers after-the-fact, little is done to mitigate the effect of an attack while it is raging on. We present a novel technique that can effectively filter out the majority of DDoS traffic, thus improving the overall throughput of the legitimate traffic. The proposed scheme leverages on and generalizes the IP traceback schemes to obtain the information concerning whether a network edge is on the attacking path of an attacker ("infected") or not ("clean"). We observe that, while an attacker will have all the edges on its path marked as "infected," edges on the path of a legitimate client will mostly be "clean". By preferentially filtering out packets that are inscribed with the marks of "infected" edges, the proposed scheme removes most of the DDoS traffic while affecting legitimate traffic only slightly. Simulation results based on real-world network topologies all demonstrate that the proposed technique can improve the throughput of legitimate traffic by three to seven times during DDoS attacks.     

分布式拒绝服务攻击原理和防治策略

分布式拒绝服务攻击(DDoS)攻击是网络攻击中经常采用而难以防范的攻击手段.通过实例,对分布式拒绝服务攻击进行了描述,探讨了如何构造攻击网络,结合实际经验与国内外网络安全的现状列出了一些防治DDoS的实际手段.     

基于模糊理论的分布式拒绝服务攻击检测

针对分布式拒绝服务攻击的检测问题,提出基于模糊逻辑的动态的阈值检测方法。通过对攻击的数据包进行模糊混合运算,按照择近原则得到判决结果,该结果即为待检测量的攻击程度（可信任程度）。网络管理员通过该结果做出及时的反应,在最大限度上降低攻击造成的损失。     

Provider-based deterministic packet marking against distributed DoS attacks

One of the most serious security threats on the Internet are Distributed Denial of Service (DDoS) attacks, due to the significant service disruption they can create and the difficulty in preventing them. In this paper, we propose new deterministic packet marking models in order to characterize DDoS attack streams. Such a common characterization can be used to make filtering near the victim more effective. In this direction we propose a rate control scheme that protects destination domains by limiting the amount of traffic during an attack, while leaving a large percentage of legitimate traffic unaffected. The above features enable providers to offer enhanced security protection against such attacks as a value-added service to their customers, and hence offer positive incentives for them to deploy the proposed models. We evaluate the proposed marking models using a snapshot of the actual Internet topology, in terms of how well they differentiate attack traffic from legitimate traffic in cases of full and partial deployment.