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）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。     

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。     

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。     

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。     

检测、防范DoS攻击的分布式模型及实现

针对Dos(Denial of Service)拒绝服务攻击，在分析Dos的攻击原理 现有的检测，防范手段的基础上，提出了一种检测，防范Dos的分布式模型，并提出了利用简单网络管理协议（SNMP）技术实现该模型的方案，分析了实现后的检测系统自身的安全性。研究结果表明，分布式检测防范模型能有一定程度上对付DoS攻击，能在更高的层面处理分布式攻击。利用类似的方法还可以检测其他的入侵攻击。     

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%.     

基于负载预测的分布式拒绝服务攻击检测方法研究

通过分析分布式拒绝服务攻击(Distributed Denial Of Service,DDOS)的特点,提出一种基于主机负载-并发连接时间序列预测的DDOS攻击检测方法。该方法改进了传统的异常检测方法,对并发连接序列进行预测,以预测值作为对未来时段内主机负载正常状态的估计,增强了正常行为描述的时效性,提高了攻击检测率,并具有低延时特性。该方法涉及两项关键技术:一是预测技术,二是异常判断方法。为提高预测精度,首次将小波分析引入主机负载预测,建立了小波-神经网络预测模型;为提高异常判断准确性,采用了“滑动窗口”方式。实验表明,基于负载预测的DDOS攻击检测优于传统的异常检测方法。     

针对可自适应帧标记的IEEE 802．11的DoS攻击抵御追踪方案

由于针对低层协议的拒绝服务（Denial of Service,Dos）攻击有可能对战场网络进行大规模的破坏,被攻击者必将把攻击泺追踪技术引入到低层协议。针对采用自适应帧标记技术的可追踪攻击源的改进802．11协议,提出了一种简单的DoS攻击抵御追踪方案。把自尊粤塑标记降簪为确定帧标记。通过性能分析,可以看出提出方案增加了被攻击者追踪攻击者的难度。     

基于应用层的DDoS攻击模型与安全防御策略研究

为了针对目前具有较强隐蔽性的多向量应用层DDoS(Distributed denial of service)攻击方式,对应用层攻击的模型深入分析,提出了应用层发生的DoS(Denial of Service)攻击防御模型.通过构建并弹性获得吸收攻击所需的带宽容量和过滤攻击流量的网络架构以及基于云计算的虚拟防火墙安全策略,减少数据中心受到DDoS攻击的可能性.使用该攻击防御模型能够更好提高数据中心对应用层DDoS攻击的防御能力,改善网络环境.经过验证该模型能够显著提升网络系统的安全性能.     

基于应用层的DDoS攻击模型与安全防御策略研究

为了针对目前具有较强隐蔽性的多向量应用层DDoS(Distributed denial of service)攻击方式,对应用层攻击的模型深入分析,提出了应用层发生的DoS(Denial of Service)攻击防御模型.通过构建并弹性获得吸收攻击所需的带宽容量和过滤攻击流量的网络架构以及基于云计算的虚拟防火墙安全策略,减少数据中心受到DDoS攻击的可能性.使用该攻击防御模型能够更好提高数据中心对应用层DDoS攻击的防御能力,改善网络环境.经过验证该模型能够显著提升网络系统的安全性能.     

基于应用层的DDoS攻击模型与安全防御策略研究

为了针对目前具有较强隐蔽性的多向量应用层DDoS(Distributed denial of service)攻击方式,对应用层攻击的模型深入分析,提出了应用层发生的DoS(Denial of Service)攻击防御模型.通过构建并弹性获得吸收攻击所需的带宽容量和过滤攻击流量的网络架构以及基于云计算的虚拟防火墙安全策略,减少数据中心受到DDoS攻击的可能性.使用该攻击防御模型能够更好提高数据中心对应用层DDoS攻击的防御能力,改善网络环境.经过验证该模型能够显著提升网络系统的安全性能.     

软件定义网络中基于深度神经网络的DDoS攻击检测

针对分布式拒绝服务（Distributed Denial of Service,DDoS）攻击在软件定义网络（Software-Define Networking,SDN）环境中对其控制器的危害问题,提出一种SDN环境下基于广义熵检测和Adam-DNN相结合的DDoS攻击检测方案.首先,把来自交换机的大量数据包进行熵值检测,根据阈值将数据流量划分为正常、异常和攻击;然后,控制器定位到发出异常警报的交换机收集流表信息,并提取它们的8元流量特征,通过Adam-DNN进行检测是否发生攻击.实验结果表明,与传统的机器学习、香农熵检测方案相比,本方案检测成功率提高了0.91%～3.66%,CPU利用率降低了5%.     

基于多阈值包过滤策略的DDoS防范机制研究

DDoS(Distributed Denial of Service),即"分布式拒绝服务"攻击,DDoS攻击的本质是通过不对等的方式,对目标机发出非正常服务要求,耗尽目标机本身的资源,使其无法提供正常服务,具有较大的危害性。传统的基于流量分析和阈值策略的防范机制使用单阈值或双阈值来判断攻击行为,虽然可以较为便捷地实现DDoS防范,然而这样也导致防范精度较低。文中针对基于流量阈值的基础上提出反馈型多阈值过滤机制,通过建立将回收圈的统计数据反馈给阈值的计算机制,有效地提高了攻击防范精度。仿真实验证明,该系统相对于以前的技术,其具备较高的防范精度。     

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.     

基于并行积累排序算法和主动学习的DDoS攻击检测

为了在高速网络环境下对大容量网络流量进行准确和快速的分类,以检测分布式拒绝服务(Distributed De-nial of Service,DDoS)攻击,本文提出一种基于并行积累排序算法和主动学习的DDoS攻击检测算法.该技术采用并行积累排序算法对流量特征进行积累排序来选择最佳特征子集,通过专家模块以无监督的方式选...     

IP追踪中的包标记技术综述

拒绝服务攻击(DoS)和分布式拒绝服务攻击(DDoS)一直是网络上使用频率最高的攻击方式。为了能够找到网络攻击的发起源以便对攻击发起人提出法律和经济上的惩罚,也为了威慑那些试图进行网络攻击的人,人们开始研究IP追踪技术。本文系统介绍了当前各种IP追踪中的包标记技术的研究成果,对其在性能和效率上做了横向的比较,并对该技术的发展趋势做了简单的分析。     

云计算中基于可用带宽欧氏距离的LDoS攻击检测方法

根据云计算数据中心网络(data center networks, DCNS)架构的特点,从网络架构的角度对低速率拒绝服务(low-rate denial of service, LDoS)攻击进行建模。提出基于可用带宽欧氏距离的LDoS攻击检测方法,其本质是依据LDoS攻击导致同一路由域内所有链路可用带宽同时增大的特征,将可用带宽的平均欧氏距离作为LDoS攻击检测测度。改进了传统的探测间隔模型(probe gap model, PGM),并将其专门用于云计算环境下的可用带宽测量。在实际的网络环境中对LDoS攻击效果和LDoS检测性能进行测试,结果表明:1)DCNS内的LDoS攻击比洪水式拒绝服务(flooding denial of service, FDoS)攻击更具危害;2)所提出的检测方法能够准确检测LDoS攻击,检测率达到98%。