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%.     

分布式入侵检测日志分析系统

本文通过构建分布式入侵检测系统,并利用挖掘算法对日志系统进行分析,挖掘出攻击模型规则。从而提出一个基于snort的日志分析系统,降低报警的误报率。     

基于StackSF的DDoS攻击和IP欺骗新型防御机制

针对互联网上的主机正面临着IP欺骗和大规模分布式拒绝服务(DDoS)攻击威胁,提出一种新的防御机制——StackSF.该机制不同于以往的方法,它是通过数据包标记和临界过滤器分析每个数据包的信息内容,过滤掉攻击数据包并检测出遭受欺骗的源IP地址.同时,还可以防御各种方式的IP欺骗的攻击.     

内容中心网络中基于熵率的攻击防御方法

兴趣包泛洪攻击通过耗尽路由器中待定兴趣表的资源从而对内容中心网络(content centric networking, CCN)产生严重的影响,目前的攻击防御方法主要是基于待定兴趣表的异常状态统计,但这些方法容易对合法用户产生误判,导致用户体验变差,因此针对内容中心网络中检测和防御兴趣包泛洪攻击的问题,提出基于信息熵和熵率的攻击防御方法。利用CCN中用户请求内容名称的随机性检测兴趣包泛洪攻击,再通过信息熵的差值识别恶意名称前缀,并向相邻节点发送包含恶意名称前缀信息的通知包,从而进行协同防御。仿真结果表明,与传统防御方法相比,在尽早检测出攻击的前提下,该方案能将突发流与攻击流进行区分,并快速抑制恶意兴趣包的转发,有效减少网络攻击造成的影响。     

带有QoS的分布式仿真通信机制研究

QoS和分布式虚拟仿真都是近年来研究的热点,分布式虚拟仿真系统中对于通信机制的QoS 要求很大程度上决定了仿真系统的准确性和实时性.以一个飞机仿真训练系统为基础,重点讨论了分布式仿真系统中的通信机制及对通信的QoS请求,建立了基于内容的区分队列模型,模型采用CBWFQ基础上的LLQ队列调度算法来满足IP请求的QoS,提高了分布式仿真的实时性和准确性,并通过试验分析验证了模型的可用性.     

基于Web访问路径的应用层DDoS 攻击防御检测模型

为了提高防御应用层分布式拒绝服务攻击的有效性、时效性和准确性,对应用层DDoS攻击的演化、模式,以及攻击者的攻击路径和攻击行为进行深入研究。提出一种基于Web访问路径的防御检测模型,根据访问路径轨迹、攻击行为特点和网站链接规则,建立请求路径、请求分布、路径循环、行为时隙和路径长度5种异常检测模型。通过计算合法用户访问网站时的正常值以及具有攻击行为用户的实时异常值偏离程度,可判定是否遭到应用层DDoS攻击。防御模块依据用户非法值大小选取最佳防御策略,抵御应用层DDoS攻击,实现网站数据安全与计算机安全。实验采用真实日志数据进行训练,向实验网站发动5种不同类型的应用层DDoS攻击。结果表明,防御检测模型能在短时间内准确辨别具有攻击行为的用户,并联合防御模块抵抗针对Web服务器的DDoS攻击,能够实现实时检测、实时防御,有效降低误报率。所提出的检测模型可以对路径长度进行监控,提升了异常判定的准确性和可靠性,有效提高了Web网站防御DDoS攻击的能力。     

面向车联网泛洪攻击的流量异常检测方法

为了有效检测车联网环境下的泛洪攻击,缓解泛洪攻击对车联网的不良影响,该文提出了面向车联网环境下针对泛洪攻击的轻量化流量异常检测方法。通过在路侧单元使用Hurst自相似参数估计方法计算车联网数据包流量的自相似变化曲线,检测流量异常变化,并上传异常时段的数据包信息到云端,云端统计各节点发送数据包情况,通过检测数据包大小异常变化来检测发起泛洪攻击的恶意节点。通过对车联网实际网络流量仿真计算结果表明,该流量异常检测方法能在低中高3种泛洪攻击强度下,有效检测出恶意节点。     

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。     

智能分布式攻击与防御

随着人工智能技术的发展,分布式攻击技术也逐渐向智能分布式攻击演变.智能分布式攻击将分布式协作、人工智能融入到网络攻击中,这将引起攻防速度、模式、规模、影响等各个方面颠覆性的变化,对网络安全带来更大的威胁.面对这种颠覆性的变化,针对智能分布式攻击的新型防御技术进行研究,对保障网络安全具有重要的意义.文章首先对传统的分布式攻击及防御进行了总结,介绍了常见的分布式攻击方式与相应的防御机制.然后,基于人工智能技术,分析了人工智能与分布式攻击相结合的机制、模式与应用现状.最后,分别针对传统分布式攻击和智能分布式攻击,以人工智能为基础,总结了面向传统分布式攻击的智能防御措施,并探讨了面向智能分布式攻击的精准反制策略.     

攻击直升飞机通信导航识别系统的分布式综合模块化航空电子设备综合技术研究

介绍了以AH 64D阿帕奇为代表的攻击直升飞机通信导航识别(CNI)系统,分析了基于时间触发的分布式综合模块化航空电子设备(DIMA)的结构,构建了一种基于DIMA和公共对象请求代理体系结构(CORBA)逻辑软总线的CNI系统结构.结果表明,通过构建分布式CNI系统结构和高容错的通信网络,可实现支持抵近射频前端的通信资源高度综合,适用于攻击直升飞机自然散热的装机环境,满足故障快速隔离的维护需求.