基于路由器流量分析的DDoS反向追踪

提出了一种能够基于路由器流量分析的DDoS反向追踪方法.在DDoS攻击发生时,通过输入调试回溯到所有发往受害者流量的入口路由器,然后分析每个入口路由器流量中是否存在攻击流量,从而确定所有攻击流量入口路由器.文中给出了基于流量自相似的攻击流量检测算法,设计了基于蜜罐群的路由器攻击流量检测与追踪平台,并对该追踪方法进行了性能分析.结果表明,提出的反向追踪方法可以精确追踪到全部DDoS攻击流量的入口路由器.     

使用ns2模拟与改进PPM算法

根据推测路径需要的数据包数量、 推测复杂性和误报率等参数, 对不同的随机包标记（PPM）算法进行了评价. 通过扩充ns2、 确定攻击拓扑和攻击流量建立一个模拟测试环境, 实际模拟并对比分析了各种PPM算法, 可测试大规模DDoS攻击下各种PPM算法反向追踪的执行效果. 根据模拟过程和结果, 提出PPM的改进方向, 从而有效提高了反向追踪的实时性.     

基于BP神经网络的DDoS攻击检测研究

分布式拒绝服务攻击(DDoS)是如今常见的网络威胁之一,DDoS攻击易被发动却很难追踪与防范.在神经网络快速算法基础上,首先系统分析国内外DDoS攻击检测理论、方法与大量数据集,构建了基于数据包长度,数据包发送时间间隔以及数据包长度变化率等六项特征的攻击流量特征模型;其次通过大量尝试提出对神经网络误差调整参数进行优化的方法;最后基于加州大学洛杉矶分校数据集(UCLA CSD Packet Traces)进行了参数改进前后的攻击检测对比实验.实验表明,本文提出的方法能有效提高DDoS攻击检测率,且具有较好的泛化能力.     

基于主机拥塞量化的DDoS攻击源端检测

DDoS攻击以其攻击操作简单、隐蔽性强、攻击危害大的特点成为最常用的攻击技术之一。DDoS攻击通过多个攻击跳板同时向目标主机发起攻击,耗尽目标主机的资源,使其无法向合法用户提供服务。这种攻击极大地影响了网络和业务主机系统的有效服务,对网络安全和信息可用性造成了严重的威胁。针对这种攻击已有的应对策略从攻击源追踪、提出解决方案。     

基于验证包标记策略实现DDoS攻击源追踪

包标记方案作为追踪DoS(DDoS)攻击源的最有前景的技术,有了很多的实现方法,但都有着一些大大小小的缺陷。文中提出了一种新的技术方案,在概率包标记方案自身的安全性能方面有了很大的改进。     

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。     

TCP DDoS攻击流的源端网络可检测性分析

基于源端网络的DDoS防御是一种检测和阻断DDoS攻击源的主动防御策略。以TCP报文的收发比为衡量指标,通过模拟仿真对比研究了匀速发送和组群式发送下DDoS攻击流在其源端网络中的可检测性。基于NS-2的模拟检测结果表明:(1)匀速发送下DDoS攻击流无法兼顾强破坏性和弱可检测性,降低攻击源发送速率并非是增强匀速攻击流隐蔽性的一种理想选择;(2)组群式发送下,DDoS攻击流可以在保持攻击破坏性的同时,通过灵活的组群配置来降低攻击流的可检测性,其中,增加攻击组数目并同时增加攻击源总数是增强攻击流隐蔽性的一种较为有效的方式。     

基于网络流量特征和自适应匹配追踪的DDoS检测

针对低密度资源耗尽型分布式拒绝服务(Distributed Denial of Service,DDoS)攻击检测进行研究,提出一种基于网络流量特征和自适应匹配追踪(Adaptive Matching Pursuit,AMP)的混合DDoS攻击检测算法.该算法从包含原始网络数据包的数据集中提取网络数据包的属性,生成特征向量,然后使用K-奇异值分解(K-Singular Value Decomposition,K-SVD)方法生成在Frobenius范数意义下具有最小残值的字典,其次基于匹配追踪(Matching Pursuit,MP)算法根据每个时间窗口的残差向量生成异常指示值,最后决策模块使用受训练的人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)生成警报.实验结果表明:对于所有流量类别(包括无攻击流量类别),本文算法的性能均优于所对比的算法.     

基于网络异常流量判断DoS/DDoS攻击的检测算法

为了对泛洪DoS/DDoS(Denial of Service/Distributed Denial of Service)攻击做出准确判断,在对泛洪DoS/DDoS攻击发生时网络流量变化特性进行分析的基础上,给出一种基于网络异常流量判断泛洪DoS/DDoS攻击的检测算法.该算法通过对流量大小和波动趋势的判断,对泛洪DoS/DDoS攻击的发生进行检测.实验结果表明,在不失一般性的基础上,判断泛洪DoS/DDoS攻击的成功率为100%.     

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.     

基于聚集算法的DDoS数据流检测和处理

提出了一种应用于路由器的嵌入式DDoS(分布式拒绝服务攻击)防御算法。针对DDoS攻击的本质特征,对IP数据流进行轻量级协议分析,把IP数据流分为TCP、UDP和ICMP(网间控制报文协议)数据流,分别建立相应的聚集模式,根据该模式来检测DDoS聚集所占资源,采取相应的抑制措施过滤攻击数据包,从而保证合法数据流的正常转发。仿真试验证明该方法能准确地检测到DDoS攻击,处理效果很好。     

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。     

应用蜜罐技术防御DoS攻击的研究

拒绝服务(Denial of Service,DoS)攻击是阻止或者拒绝合法用户使用网络服务的一种攻击方式.首先介绍DoS攻击的基本原理,然后讨论现有DoS攻击防御方法,最后研究蜜罐技术在防御分布式拒绝服务(Distributed Dos,DDoS)攻击中的应用,并对其性能进行了仿真分析,结果表明:提出的蜜罐方案,能明显降低攻击者通过入侵足够数量的主机发起高强度DDoS攻击的概率,并能够有效地降低服务器主机所受到的攻击强度.     

R/S和小波分析法检测DDoS攻击的研究与比较

为了准确及时检测DDoS(D istributed Den ial of Service)攻击,在网络流量自相似研究基础之上,对检测DDoS攻击的两种方法进行了研究和比较。一种是经典的R/S(rescaled range analysis)方法,另一种是热点方法———小波分析法。给出了两种方法检测DDoS攻击的思想和算法。实验表明,对于强DDoS攻击,两种方法都具有较好的效果,对于弱攻击,R/S法难以检测到,而小波分析方法有效。     

基于网络流量自相似的DDoS攻击检测方法

分布式拒绝服务攻击(DDoS)是目前黑客经常采用并极为有效的网站攻击手段。本文在验证局域网流量具有严格自相似性的同时,介绍了常用的Hurst参数计算方法。通过大量实验研究了DDoS攻击对Hurst系数产生的定量影响,并在实验数据分析的基础上,提出了攻击发生和结束的准确判据。实验结果显示,该方法性能良好。     

RISP:An RPKI-Based Inter-AS Source Protection Mechanism

IP source address spoofing is regarded as one of the most prevalent components when launching an anonymous invasion,especially a Distributed Denial-of-Service(DDoS) attack.Although Source Address Validations(SAVs) at the access network level are standardized by the Internet Engineering Task Force(IETF),SAV at the inter-Autonomous System(AS) level still remains an important issue.To prevent routing hijacking,the IETF is constructing a Resource Public Key Infrastructure(RPKI) as a united trust anchor to secure interdomain routing.In this study,we creatively use the RPKI to support inter-AS SAV and propose an RPKI-based Inter-AS Source Protection(RISP) mechanism.According to the trust basis provided by the RPKI,RISP offers ASes a more credible source-oriented protection for the IP addresses they own and remains independent of the RPKI.Based on the experiments with real Internet topology,RISP not only provides better incentives,but also improves efficacy and economizes bandwidth with a modest resource consumption.     

网络流量自相似性在DDoS攻击检测中的应用

大量研究表明网络的正常流量具有自相似性,可以用自相似性参数Hurst系数来描述。DDoS攻击会破坏或者影响网络正常业务的自相似特性,用优化的R／S作为自相似性参数Hurst系数的估算算法,分析DDoS攻击数据流对正常业务数据流自相似参数Hurst系数的影响,来检测DDoS攻击。     

基于遗传基因过滤算法的带宽耗尽DDoS防范技术

采用路由器过滤带宽耗尽DDoS流量,受到攻击的服务器应该与ISP协同工作来抵御带宽耗尽DDoS.使用Netflow统计的方法为路由器路由的流量分配权重.提出的算法主要是利用遗传基因算法在路由器上过滤流量从而得到最大的有效流量.并在真实的网络环境中验证了其可行性和有效性.该算法占用的资源少,也不需要ISP的所有路由器参与.同时服务器升级代价小、容易部署.防止DDoS的同时优化网络流量,有效地消除了由于正常的流量导致的全局突发流现象,较大地提高了服务器效率.     

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．