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。     

SDN中基于流特征的DDoS攻击与闪拥事件检测

在软件定义网络(software defined networking, SDN)中,由于集中管理与可编程的特点,其安全性面临着巨大的挑战。恶意攻击者容易利用SDN网络的安全漏洞进行分布式拒绝服务(distributed denial of service,DDoS)攻击,而对DDoS攻击与闪拥事件检测的分析不论是对预防恶意流量还是电子数据取证都至关重要。提出一种SDN中基于流特征的多类型DDoS攻击和闪拥流量检测方法,其中可调节的φ-熵增加不同数据类型间的距离以便在流形成初期及时发现攻击行为。对一些常见的DDoS攻击方式进行详细分析,并通过获取交换机中流表的多维特征对样本进行训练分类,在有效检测DDoS攻击流量的同时还能在一定程度上区分DDoS攻击与闪拥事件。通过Mininet平台进行仿真实验,实验表明,该方法可以有效提高DDoS攻击检测率并降低闪拥事件误报率,验证了实验的准确性和有效性。     

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。     

基于流连接密度的分布式拒绝服务攻击检测

分析了分布式拒绝服务(DDoS)攻击的特点,定义了能够反映DDoS攻击所引起的网络流量变化特点的流连接密度(FCD)概念,并证明了FCD时间序列的非平稳特性.据此,提出了一种基于FCD的DDoS攻击检测方法,该方法通过拟合FCD时间序列的自适应自回归模型,将FCD序列转换为多维空间的向量序列,然后使用经过样本训练的K最近邻分类器进行攻击识别.实验结果及分析显示,该检测方法能够有效检测DDoS攻击,误报率低于4 3%,并能够对流量数据进行在线处理,实现DDoS攻击的在线检测.     

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。     

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。     

网络安全实验中DDoS攻击实验的实现

研究DDoS攻击技术,找出网络运行中隐藏的风险,是增强网络安全的一种重要手段。为了充分了解DDoS攻击原理和技术,提高学生的网络攻防实践能力,在基于Open Stack的网络安全实验平台中使用攻击软件Trinoo和TFN2K,设计并实现了基于UDP方式的DDoS攻击模拟实验。     

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.     

应用数据挖掘算法检测云计算中的DDoS攻击

DDoS攻击给当前网络安全造成了极大威胁,在分析归纳DDoS攻击特征的基础上,针对在云计算中DDoS攻击的特点,设计出基于云计算的DDoS攻击入侵检测模型,将Apriori算法与K-means聚类算法相结合应用到入侵检测模型中。实验表明,在云计算中运用数据挖掘算法建立的入侵检测模型能实时自动准确地检测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.     

基于行为分布的DDoS攻击检测方法

分布式拒绝服务(distributed denial of service,DDoS)攻击能够在短时间内产生巨量的数据包耗尽目标主机或网络的资源,经过研究发现这些伪造的数据包在一个特定的时间内有着合法数据包所不具备的函数特点。因此,本文提出了行为分布的模型,一旦有可疑流流入服务器,则开始计算这些可疑流的行为分布差异,如果该差异小于一个设定的阈值,则判断有DDoS攻击发生;反之则为合法的数据访问。根据NS-3的模拟实验,证明该模型能够有效的从合法访问中区分出DDoS攻击流,对提前控制DDoS攻击的发生具有重要的意义。     

基于贝叶斯的Web系统DDoS攻击行为检测机制

提出一种基于贝叶斯的针对Web系统DDoS攻击行为检测机制,利用站长统计工具得到Web系统访问数据,引入贝叶斯定理,计算可能发生DDoS攻击的概率.实际测试表明,该机制能够有效判断是否存在针对Web系统的DDoS攻击行为,并能激活防御策略,切断无访问深度且停留时间过长的连接.     

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。     

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.     

DDoS客服协同防御机制研究

为了抵御分布式拒绝服务攻击(DDoS),文章提出了从傀儡机和服务器端进行协同防御的机制,对于面向无连接的攻击,主要在傀儡机端进行主动检测防御,对于面向连接的攻击,采用客服协同的SYN Cookie技术,从而主动有效地防御攻击DDoS;仿真测试结果验证了该机制的有效性.     

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。     

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。