基于深度学习的实时DDoS攻击检测

分布式拒绝服务(DDoS)攻击是一种分布式、协作式的大规模网络攻击方式,提出了一种基于深度学习的DDoS攻击检测方法,该方法包含特征处理和模型检测两个阶段:特征处理阶段对输入的数据分组进行特征提取、格式转换和维度重构;模型检测阶段将处理后的特征输入深度学习网络模型进行检测,判断输入的数据分组是否为DDoS攻击分组.通过ISCX2012数据集训练模型,并通过实时的DDoS攻击对模型进行验证.结果表明,基于深度学习的DDoS攻击检测方法具有高检测精度、对软硬件设备依赖小、深度学习网络模型易于更新等优点.     

SDN中一种基于熵值检测DDoS攻击的方法

软件定义网络(SDN)是一种新型的网络架构,特点是转发控制分离,可以自定义控制器软件。控制器集中控制是SDN的优点之一,但SDN特性也使得其自然成为分布式拒绝服务攻击(DDo S)的目标,容易造成管理网络功能的失效。文中提出了一种基于熵值的DDo S攻击检测算法,该算法利用控制器集中控制的特点,高效地处理数据包的信息,通过计算熵值,检测DDo S攻击并发出警报。实验表明该方法具有较高的准确度。     

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。     

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。     

一种SDN中基于熵值计算的异常流量检测方法

摘要：软件定义网络（software defined networking,SDN）是一种新型网络创新架构,其分离了控制平面与转发平面,使得网络管理更为灵活。借助SDN控制与转发分离的思想,在SDN基础上引入一个集中式安全中心,在数据平面设备上采集数据,用于对网络流量进行分析,通过熵值计算和分类算法判断异常流量行为。对于检测到的网络异常情况,安全中心通过与SDN控制器的接口通告SDN控制器上的安全处理模块,进行流表策略的下发,进而缓解网络异常行为。通过本系统可以在不影响SDN控制器性能的情况下,快速检测网络中的异常行为,并通过SDN下发流表策略对恶意攻击用户进行限制,同时对SDN控制器进行保护。     

SDN网络架构下应用层DDos攻击分类及检测方法研究

DDoS攻击手段主要是针传输层的TCP-SYN、UDP,以及网络层的ICMP泛洪等,早期DDos的攻击很容易就被更先进的检测技术、如机器学习和深度学习技术检测出来,于是就出现了更复杂和针对性更强的DDoS攻击,即应用层攻击。本文将SDN架构中的各种组件在遭受DDoS攻击后按受到攻击的影响范围和攻击强度进行分类,同时使用轻量化工具Mininet构建模拟测试环境,应用AdaBoost机器学习模型,通过对数据流的分析,区分正常和恶意的数据流量,进一步提高检测的准确率,对SDN网络架构全面实现自动化防御具有现实意义。     

基于OpenFlow与sFlow的DDoS攻击防御方法

分布式拒绝服务(DDoS)攻击是目前比较流行的网络攻击,其破坏力大并且难以防范追踪,对互联网安全造成了极大的威胁。针对此问题提出了一种基于OpenFlow与sFlow的入侵检测方法,通过sFlow采样技术实时检测网络流量,依据网络正常流量设定流量阈值,并通过对超过阈值的异常流量进行攻击检测、判断攻击流,最终使用OpenFlow协议阻断攻击源。该方法可以在几秒内自动检测、处理多种DDoS攻击。实验结果表明,与现有方案对比,该方法能够实时检测并阻止DDoS攻击,有效降低网络资源消耗。     

DDoS攻击恶意行为知识库构建

针对分布式拒绝服务（distributed denial of service,DDoS）网络攻击知识库研究不足的问题,提出了DDoS攻击恶意行为知识库的构建方法。该知识库基于知识图谱构建,包含恶意流量检测库和网络安全知识库两部分：恶意流量检测库对 DDoS 攻击引发的恶意流量进行检测并分类;网络安全知识库从流量特征和攻击框架对DDoS 攻击恶意行为建模,并对恶意行为进行推理、溯源和反馈。在此基础上基于DDoS 开放威胁信号（DDoS open threat signaling,DOTS）协议搭建分布式知识库,实现分布式节点间的数据传输、DDoS攻击防御与恶意流量缓解功能。实验结果表明,DDoS攻击恶意行为知识库能在多个网关处有效检测和缓解DDoS攻击引发的恶意流量,并具备分布式知识库间的知识更新和推理功能,表现出良好的可扩展性。     

无线Ad H0c网络中MAC层DoS攻击检测系统的设计

文章在引入拒绝服务攻击(DoS)和分布式拒绝服务(DDoS)攻击的原理的基础上,讨论了无线Ad Hoc网络可能遭受的拒绝服务攻击类型,针对其中的MAC层拒绝服务攻击提出了一种检测系统设计方案,并描述了该方案的算法流程和多线程数据处理步骤,最后通过仿真对该检测系统在失效告警率和内存占用率两方面的性能进行了分析.     

融合DDoS威胁过滤与路由优化的SDN通信质量保障策略

提出了将DDoS威胁识别与路由优化有机结合的软件定义网络(SDN)通信质量保障策略,即在DDoS攻击造成部分网络链路拥塞的情况下,对异常数据分组进行识别过滤,同时生成最优路径,以保障网络通信质量.首先,设计了一种SDN架构下的分布式入侵检测系统,实现了对欺骗报文、异常报文以及破坏报文3类DDoS威胁的检测识别和过滤处理.其次,实现了一种最优路径的生成算法.实验测试结果表明,部署了通信质量保障策略的SDN可有效识别并滤除DDoS攻击数据分组,且处理过程中网络平均传输时延无激增.     

DDoS攻击从检测到流量识别总体防御方案研究

分布式拒绝服务（DDoS）攻击是互联网安全的严重威胁,攻击发生时会有大规模流量淹没目标网络和主机。能够准确快速地检测到攻击,区分合法拥塞流量和攻击流量,对攻击流量加以清洗,对于DDoS攻击的防御来说十分重要。采用信息熵对流量参数进行实时统计来检测攻击,用累积和（CUSUM）算法控制熵值连续变化情况。检测到攻击后,依据目的IP数量前后增长情况找出受害者,对流向受害者处的流量进行重点观察。由于大规模的攻击流量与合法的拥塞流量非常相似,难以识别,在此对流本身的相似性进行考察,使用流相关系数算法辨别攻击流量和合法拥塞流量,为流量清洗工作提供依据。     

助力DDoS防护 Arbor提出流量清洗方案

网络的普及以及用户数量的大量增加为网上业务遭受分布式拒绝服务(DDoS)攻击埋下了祸根。为了保证业务的可用性,Arbor公司在十年间坚持深入研究防护手段,从而有效应对流量式拒绝服务攻击与应用层拒绝服务攻击。阻击恶意攻击近日,长沙警方与香港警方联手侦     

网络蠕虫型分布式拒绝服务攻击的原理及防御

网络蠕虫型分布式拒绝服务攻击在扫描和捕获傀儡机时采用了网络蠕虫软件。通过这种传播形式布置DDoS的傀儡机具有数量更大、分布面更广、攻击时流量巨大的特点，阻塞被攻击目标同时还可造成大规模网络瘫痪，产生比普通DDoS攻击更加严重的后果。基于当前DDoS的最新研究成果，对网络蠕虫型分布式拒绝服务攻击的传播形式，攻击原理做出分析并提出了相应的防御方法。     

分布式拒绝服务攻击及防御机制研究

分布式拒绝服务(DDoS)攻击是当今网络面临的最严峻的威胁之一,研究防御DDoS攻击的技术非常重要。文章分析了DDoS攻击原理,并深入介绍了当前DDoS攻击的防御技术。     

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。     

一种基于资源感知的小流量DDoS攻击防御方法

分布式拒绝服务攻击（DDoS）对网络具有极大的破坏性,严重影响现网的正常运营。虽然现网已经部署针对DDoS的流量清洗系统,然而小流量的攻击较洪水型攻击更难以被感知,进而不能得到有效的清洗。本文分析了网络中小流量DDoS攻击的原理和防御现状,并提出一种基于资源感知的小流量DDoS攻击防御方法。     

一种基于流量检测的校园网洪攻击防御方法研究

针对数字化校园运行的实际情况分析,分布式拒绝服务攻击成为校园网络安全的大敌,结合其攻击原理与相应的校园网络传输与解析协议,从数据中心服务器运行与维护出发,提出了一种基于流量监测的校园网数据中心服务器应对DDoS的方法,在不额外增加硬件运行成本的前提下,实现了一种直接面向流量进行分布式拒绝服务攻击的检测和防范.该方法在网络维护及实践应用中起到了保护服务器网络安全的作用.     

李若怡:保卫网络安全 抗击拒绝服务攻击

在黑客攻击中,由于分布式拒绝服务攻击(DDoS)是通过利用一批受控制的机器向一台机器或一个IP地址发起流量的攻击,其针对性和破坏性往往让企业束手无策。更为严峻的是,近年来,以DDoS攻击为敲诈勒索的     

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.     

ARBOR网络成功之道

日前,中国电信为了保护其网络免受分布式拒绝服务(DDoS)攻击、僵尸网络(botnet)和网络蠕虫等各种安全威胁的侵扰,以及解决流量工程和路由不稳定等网络问题,选择了部署了Arbor Peakflow SP平