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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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.     

基于包过滤的DDoS防御系统

简要介绍了分布式拒绝服务攻击的原理,对现有的DDoS攻击检测技术进行了讨论和评价.在此基础上,重点介绍了基于统计分布特性的异常检测技术,并采用实时监测网络流量与包过滤相结合的方法在目标端防御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.     

基于时频分析的分布式拒绝服务攻击的自动检测

研究了分布式拒绝服务 (DDoS)攻击的特点 ,定义了流连接密度 (FCD)的概念 ,并证明了FCD时间序列的非平稳特性 .据此 ,提出了一种新的基于时频分析的自动检测DDoS攻击的方法 ,该方法采用平滑魏格纳 维利分布对FCD时间序列进行时频变换 ,将FCD时间序列转换为二维空间内的波动能量分布 ,并有效抑制了二次交叉项的影响 ,然后使用经过样本训练的K最近邻分类器进行攻击识别 .实验结果表明 ,该检测方法能够比较准确地识别DDoS攻击 ,识别误差主要出现在网络状态切换阶段 ,这对攻击识别的影响很小 ,识别误差率仅为 4 2 6 % .     

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。     

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.     

A Robust IP Packets Filtering Mechanism for Protecting Web Server from DDoS Attacks

Distributed denial of service （DDoS） attacks exploit the availability of Web servers, resulting in the severe loss of their connectivity. We present a robust IP packets filtering mechanism which combines the detection and filtering engine together to protect Web Servers from DDoS Attacks. The mechanism can detect DDoS attacks by inspecting inbound packets with an IP address database, and filter out lower priority IP addresses to preserve the connection for valid users by monitoring the queues status. We use the Netfilter＇s technique, a framework inside the Linux 2.4. X, to implement it on a Web server. Also, we evaluate this mechanism and analyze the influence of some important parameters on system performance. The experimental results show that this mechanism is effective against DDoS attacks.     

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。