分布式拒绝服务攻击(DDoS)原理及其防范措施

DDoS(Distributed Denial of Serveice,分布式拒绝服务）的攻击手段严重威胁着Internet的安全。本文阐述了DDoS攻击的原理及其造成的危害，并提出了几条防范措施，给出了一个基于网络端口流量监测的DDoS预警系统的设计雏形。     

DDoS攻击的技术分析及防范策略研究

文章介绍了拒绝服务(DoS)攻击和分布式拒绝服务(DDoS)攻击的概念,分析了DDoS攻击的原理;详细讨论了DDoS攻击的防范策略,包括DDoS攻击的检测和防御等;提出了一些DDoS攻击的应急措施以减少攻击所造成的影响。     

分布式拒绝服务攻击

随着网络的迅猛发展,对网络的安全性要求越来越高,特别是对于分布式拒绝服务攻击这种对网络危害极大的攻击,更应进行有效的防范。本文对分布式拒绝服务攻击的定义、工作原理、常见攻击方法及分类进行了研究,论述了对DDoS攻击的常用有效防范方法。     

对应网络DDoS攻击的安全防范策略研究

从网络TCP／IP协议“三次握手”的原理入手,分析了网络黑客利用TCP／IP协议存在的缺陷,对网络进行分布式的拒绝服务攻击的基本原理;提出了对应DDoS攻击,进行网络安全防范的策略．     

基于网络连接统计的分布式拒绝服务攻击检测

分析了分布式拒绝服务(D istributed D en ial of Serv ice,DDoS)攻击原理及其攻击特征,提出了一种基于网络连接统计的DDoS攻击检测方法。该方法利用DDoS攻击的固有特性,从网络连接数据的统计分析中探寻系统正常行为的特征分布,建立DDoS攻击检测模型。通过模拟攻击实验验证了检测方法的可行性。实验结果表明:该方法能快速有效地实现对DDoS攻击的检测,并对其他网络安全检测研究具有一定的指导意义。     

DDoS攻击及防范分析

随着互联网的普及,网络安全变得越来越重要。DDoS(分布式拒绝服务)攻击是对互联网的安全稳定性具有较大威胁的攻击方法之一。本文对DDoS攻击产生的背景以及攻击方法进行了研究分析,并对如何防范DDoS攻击提出了一些方法和建议。     

分布式拒绝服务的攻击方式与防御技术

分布式拒绝服务（DDoS,Distributed Denim of Service）攻击是当前网络安全中最难解决的问题之一。通过介的绍DDoS攻击方法,分析了DDoS攻击的原理,并提出了防御DDoS攻击的方案和确定DDoS攻击源的方法。     

DDoS攻击防御策略研究

在网络攻击中,分布式拒绝服务攻击(Distributed Denial of Service,DDoS)因其强大的破坏力而引起了世人高度的重视。本文目标是对DDoS攻击防护措施以及防御DDoS攻击技术的研究,最后阐述了DDoS攻击的发展趋势。     

SDN中基于条件熵和决策树的DDoS攻击检测方法

软件定义网络（software defined network,SDN）作为一种新型网络架构,其转控分离及集中控制的架构思想为网络带来了显著的灵活性,同时为感知全局网络状态提供了便利。分布式拒绝服务攻击（distributed denial of service,DDoS）是一种典型的网络攻击方式。针对SDN网络中进行DDoS攻击检测的问题,提出了一种基于条件熵和决策树的DDoS攻击检测方法,利用条件熵判断当前网络状态,通过分析SDN中DDoS攻击特点,提取用于流量检测的6项重要特征,使用C4.5决策树算法进行网络流量分类,实现对SDN中的DDoS攻击的检测。实验表明,相比于其它研究方法,文中提出的方法不仅具有较高检测精确率和召回率,而且明显缩短了检测时间。     

分布式拒绝服务型攻击原理及防范措施

分布式拒绝服务型攻击（Distributed Denial of Service简称DDoS）是目前黑客常用的网络攻击手段，本文阐述了DDoS的原理与过程，并试图寻找其攻击的规律，由此提出相应的防范措施。     

DDoS攻击的原理及防御对策

分布式拒绝服务攻击（DDos——Distributed Denial of Service）是互联网环境下最具有破坏力的一种攻击方式,它实施简单,防御困难。本文针对DDoS攻击技术的原理。系统总结了DDoS攻击防御方法并分析了它们的不足。     

智能分布式攻击与防御研究

通过分析目前DDoS(分布式拒绝服务攻击)带来的安全问题,结合网络防御部署中存在的问题和缺陷,提出一种智能分布式防御模型,并结合智能控制理论和遗传学原理,将自然生物系统的机理运用到计算机网络防御系统的设计中.该模型旨在全面提高网络用户整体的防护能力,以实现多层次的积极防御和对DDoS的综合防范.     

城域网DDoS攻击的防护

分布式拒绝服务（DDoS）攻击是一种资源占用型的攻击行为，通过发出海量数据包，造成设备负载过高，最终导致网络带宽或设备资源耗尽。当用户系统受到DDoS攻击时，将用户流量牵引到异常流量清洗设备进行清洗，并将清洗后的正常流量回注给用户，用户接收到的是正常的访问流量，从而实现DDoS攻击防护。     

基于蜜罐的DDoS防范模型设计

分布式拒绝服务（DDoS）是对Internet最具危害的攻击之一。针对这种攻击手段，人们提出了许多解决方案，但由于其攻击的特点，至今还没有一个令人满意的解决办法。该文在分析DDoS攻击原理的基础上提出了一个利用蜜罐（honeypot）系统来保护服务器的模型。     

一种针对DDoS flooding攻击的异常检测方案

随着网络用途的不断扩大和Internet互联网络带宽的增加,网络遭受攻击的形式也越来越多,越来越复杂。分布式拒绝服务攻击DDoS是互联网环境下最具有破坏力的一种攻击方式,尤其以TCP flooding和UDP flooding攻击为代表。文中通过分析DDoS flooding的攻击特点和TCP协议的连接过程,利用网络流量的自相似性等特点,设计出一种针对DDoS flooding攻击的异常检测方案。     

基于流量牵引和陷阱系统的DDoS防御技术

分布式拒绝服务攻击(DDoS)对网络安全已经构成了严重的威胁,对于这种海量攻击手段,该文在分析DDoS攻击技术的基础上,进行了基于流量牵引和陷阱系统的DDoS防御技术研究并提出了相关模型;试验结果表明,本系统在防御DDoS攻击上比传统方式更具有明显效果.     

分布式反弹拒绝服务的攻与防

分布式拒绝服务攻击DDoS利用网络协议的弱点,其攻击方式简单,但危害巨大.该文通过分析一种新出现的DDoS攻击方法-利用反弹技术实现的DDoS攻击,讨论其工作原理,提出一些防御方案.这些方案不仅对这种新的攻击方法有效,而且同样适用于其他的DDoS攻击.     

基于多维信息熵值的DDoS攻击检测方法

针对互联网中日益严重的分布式拒绝服务攻击行为,提出了一种基于多维信息熵值的DDoS攻击检测方法.首先根据DDoS攻击的特点,采用条件熵及相异熵构建具有良好区分度的多维攻击检测向量,在此基础上采用滑动窗口的多维无参数CUSUM算法放大正常流量与攻击流量的差异来实现DDoS攻击的检测.通过实际网络攻击流量及合成攻击流量测试表明:文中提出的算法能够检测到LLS_ DDoS数据集及合成数据集中的全部攻击,算法对于DDoS攻击的响应速度快,能够应用于高速骨干网络中.     

基于优先级队列的DDoS攻击防御方案设计

为了避免网络正常用户遭受分布式拒绝服务攻击,提出了一种基于优先级队列的抵御DDoS攻击的自适应调整方案。采用带宽分配策略把合法数据包以及可疑数据包分别分配到高优先级队列和低优先级队列,以保证正常用户的服务质量。通过实验部署进行仿真设计,将基于优先级队列的DDoS攻击防御方案与基于传统去尾模式的DDoS攻击防御方案进行比较,证明改进的方案可以有效地减少来自DoS和DDoS攻击的恶意数据包流量,能为合法用户发送数据包提供平稳的带宽。     

基于软件定义网络的DDoS攻击检测方案

分布式拒绝服务(distributed denial-of-service,DDoS)攻击是网络中的常见威胁,攻击者通过向受害服务器发送大量无用请求使正常用户无法访问服务器,DDoS逐渐成为软件定义网络(software-defined networking,SDN)的重大安全隐患。针对SDN中DDoS攻击检测问题,提出了一种粗粒度与细粒度相结合的检测方案,使用队列论及条件熵作为到达流的粗粒度检测模块,使用机器学习作为细粒度检测模块,从合法包中准确检测出恶意流量。实验表明,在使用Mininet模拟SDN网络的环境中,方案可准确检测出DDoS攻击。