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。     

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。     

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。     

分布式拒绝服务攻击（DDoS）及防御对策

分布式拒绝服务攻击（（Distributed Denial of Service,DDoS）是目前对互联网的安全稳定性带来较大威胁的攻击形式之一。DDoS攻击利用足够数量的傀儡机产生数目巨大的攻击数据包对一个或多个目标实施DoS攻击,耗尽受害端的资源,造成服务器和网络瘫痪,无法提供正常服务,给网络服务商造成严重的损失。本文首先阐述了分布式拒绝服务形成的原理,分析了分布式拒绝服务攻击的安全防范措施,并提出了一种有效的DDoS攻击防御对策。     

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。     

SDN环境下基于支持向量机的DDoS攻击检测研究

软件定义网络（Software-Defined Networks,SDN）提出了全新的架构思想,但控制器易受分布式拒绝服务（Distributed Denial of Service,DDoS）的攻击导致资源耗尽. 针对上述问题,提出了一种SDN环境下基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的DDoS攻击检测算法—RF-SVM(Random Forest-SVM). 首先,根据DDoS攻击和分类特点结合数据包头信息选择关联的六维特征;然后,利用随机森林计算特征权重并筛选特征,得到一个最优特征子集;最后,采用SVM算法检测DDoS攻击,以达到较好的分类性能. 在相同场景的实验结果表明:RF-SVM算法比SVM算法和RF算法具有更高的检测率、查全率和F₁值.     

一种DDoS攻击检测方法

DDoS是当今网络安全的最大威胁之一,研究防御DDoS攻击的技术非常重要。分析了三类防御DDoS技术的不足,提出了一种新的检测方法来检测常见的几种DDoS攻击,最后给出一个区分合法流量和攻击流量的方法。     

分布式拒绝服务（DDoS）的原理、检测和防卫

从DDoS攻击的原理出发，通过详细分析攻击工具Trinoo的实现方法，解释为什么DDoS突然之间大行其道，提出检测、反击和预防DDoS攻击的方法。     

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。     

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。     

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。     

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.     

基于时间序列PDD的DDoS攻击检测

基于DDoS攻击的相关特性,提出了一种时间序列PDD的DDoS攻击检测方法,结合时间序列PDD的平稳性,采用了非参数的CUSUM算法检测DDoS攻击,并对该方法的有效性进行了模拟.     

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。     

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。     

用于DDoS攻击检测的自相似网络流量生成

由于DDoS攻击会破坏或者影响网络正常流量的自相似特性,据此来检测DDoS攻击是一种行之有效的方法;然而如何生成网络正常流量,是DDoS攻击检测的一个关键部分.描述了一种生成自相似网络流量的方法,并运用该方法实现了生成自相似网络流量的网络流量模拟子系统,解决了DDoS攻击检测所需的正常流量问题.     

面向IDS的DDoS攻击检测真实性分析

为了解决由于IDS检测结果的不确定性而导致其不能有效运用于DDoS攻击响应的问题,提出了一种对每例IDS检测出的DDoS检测结果进行真实性检验的算法.首先,通过分析具有代表性的攻击检测案例,研究了IDS对DDoS攻击产生误判的原因.然后,根据这些误判原因,提出了一组真实DDoS攻击所具有的特征,包括源地址伪造、报文特征测度不一致等.这些特征可以用形式化的方法进行描述并可支持对IDS的DDoS检测结果进行真实性分析.最后,基于利用这些特征建立的规则集,提出了一种可以对IDS的每例DDoS攻击检测结果进行真实性判定的算法,并将其应用于一个以流记录为数据源、在大规模网络边界工作的IDS.基于实际网络流量的运行结果表明,该算法可以准确有效地纠正基于规则匹配的IDS检测方法所产生的误判.