基于ISP网络的DDoS攻击防御方法研究

针对DDoS攻击在ISP网络中的行为特点,提出了一种基于ISP网络的DDoS攻击协作防御方法.该方法从流量信息中构造出攻击会聚树,并根据攻击会聚树找出攻击数据流在ISP网络中的源,在源头对攻击数据流进行控制,从而达到在ISP网络内防御DDoS攻击的目的.该方法克服了在整个网络中防御DDoS攻击耗资巨大的缺点.实验结果表明,该方法能够快速有效了实现对DDoS攻击的防御.     

基于速率限制的源端网络DDoS防御

分布式拒绝服务攻击(DDoS)给Internet网络造成了巨大的威胁。目前已提出的各种防御机制都无法有效解决DDoS攻击报文特征随机变化的问题。文章提出一个从源端网络检测和防御DDoS的机制。该机制结合网路流的对称性和Patricia树的汇聚方法检测DDoS攻击,并利用速率限制方法阻止DDoS攻击。仿真测试表明,该方法的防御效果显著优于被攻击端防御方法,减少DDoS攻击对正常网络流的影响。     

基于SD-IoT的DDoS攻击防御方法

为解决软件定义物联网中防御DDoS攻击的问题,提出一种攻击溯源与防御方法.该方法部署在软件定义物联网控制器中,当检测到网络中有DDoS攻击发生时,进行节点流量特征提取,利用提出的基于信任模型-自组织映射(trust model-self organizing map,T-SOM)算法的DDoS攻击溯源方法,根据提取到的节点流量特征对网络内节点进行聚类,通过控制器中的网络拓扑找出攻击节点的M ac地址.由防御模块进行端口封禁和packet_in报文过滤实现DDoS攻击防御.实验结果表明,该方法能够对DDoS攻击节点进行有效溯源,快速下发流表隔离攻击节点并过滤packet_in报文.     

分布式拒绝服务攻击及对策

本文对分布式拒绝服务攻击(DDoS)的攻击方式进行了详细的讨论.并针对该攻击所实施的不同阶段设计了相应的防御措施,提出了网络的综合防御措施以及更加有效的防御网络中恶意的DDoS攻击.     

基于DDoS攻击的防御体系研究

分析DDoS攻击的原理及DDoS攻击的特征分析,在此基础上提出了基于蜜罐技术的DDoS防御系统结构和多种防御策略,为DDoS防御提出了新的研究方法。     

一种改进的DDoS攻击综合防御系统*

为了在IPv4网络下进一步提高防御DDoS攻击的实时性,提出DDoS防御系统的构想,将客户端防御系统与自适应包标记有效地结合起来,既可以检测防御DDoS攻击,又可以进行追踪攻击源;同时提出一个新的标记方案,该方案利用了TTL域和改进的自适应包标记的方法。与其他标记方法相比,其具有灵活性好、误报率低、计算量小的优点。经验证该系统用较少的数据包即可重构攻击路径,在最大限度上降低了攻击造成的损失。     

一种对于IP的DDoS攻击的拥塞控制机制

本文通过深入了解DDoS攻击的原理和实施过程,结合DDoS攻击检测方法的最新研究情况,对DDoS攻击检测技术进行系统的分析和研究,提出了基于回推机制的防御措施,最后,为网络入侵检测机制提出了一种新的思路。     

DDoS攻击原理与防御

该文介绍了DDoS攻击原理和攻击过程,从预防、检测和响应3个方面分析了防御DDoS攻击的技术和方法,阐述了几种较为典型的应用。最后,针对目前DDoS攻击防御研究现状提出了防御攻击的方法和建议。     

DDoS攻击及主动防御模型研究

DDoS（分布式拒绝服务）攻击正在对整个互联网产生巨大的危害和严重的经济损失,且不断增大。通过介绍DDoS攻击原理和分析DDoS攻击网络的控制机制,提出基于蜜网的防御DDoS攻击方法,鉴于目前大多数DDoS攻击都是黑客利用其控制的僵尸网络发起的,部署了改进版的蜜网,利用蜜罐收集的信息,打人黑客控制的僵尸网络内部,获取重要信息,切断黑客的远程控制机制,从根源上阻止DDoS攻击远程控制网络的形成,以达到主动防御的目的。     

DDoS攻击及主动防御模型研究

DDoS(分布式拒绝服务)攻击正在对整个互联网产生巨大的危害和严重的经济损失,且不断增大.通过介绍DDoS攻击原理和分析DDoS攻击网络的控制机制,提出基于蜜网的防御DDoS攻击方法,鉴于目前大多数DDoS攻击都是黑客利用其控制的僵尸网络发起的,部署了改进版的蜜网,利用蜜罐收集的信息,打入黑客控制的僵尸网络内部,获取重要信息,切断黑客的远程控制机制,从根源上阻止DDoS攻击远程控制网络的形成,以达到主动防御的目的.     

基于攻防博弈和随机Petri网的DDoS攻防对抗评估

为了对DDoS攻防行为进行有效评估以防御DDoS攻击,本文首先对DDoS攻防评估研究现状进行了分析,然后基于随机Petri网建立了DDoS攻防行为对抗网,提出了以攻防稳态概率作为攻防行为评估的依据,紧接着基于攻防博弈提出了攻防博弈策略求解方法,最后对本文所建立的DDoS攻防行为对抗网进行稳态分析并综合考虑攻防行为收益和攻防行为强度两方面因素进行了仿真评估,评估结果表明本文方法更具合理性和针对性.     

DDoS攻击分类与效能评估方法研究

DDoS攻击是一类常见而又难以防范的网络攻击模式，对Internet网络系统的正常运行构成了巨大威胁。DDoS攻击的分类方法和攻击效能评估是计算机网络攻防对抗研究的一项重要而紧迫的任务。本文介绍了DDoS攻击的原理、方法、一般概念和主要目标，研究了基于攻击代理的传播模式、通讯方式、作用机制等特征的DDoS攻击分类方法体系，分析了DDoS攻击的攻击效能评价指标体系。在分析了DDoS攻击效能评估的特点的基础上提出了DDoS攻击效能评估的模糊评价评估模型。     

分布式拒绝服务攻击防御技术研究

分布式拒绝服务攻击已成为影响Internet的重要攻击手段,总结了近年来检测防御技术的研完成果,对分布式拒绝服务检测防御技术进行了分类,并详细分析了防御技术。对防御分布式拒绝服务攻击提供了很大的参考价值。     

剖析DDoS攻击对抗技术

由于目前Internet的体系结构、认证机制的缺乏等多方面原因使得DDoS攻击很容易发生,而且僵尸网络的快速发展也为DDoS攻击提供了强大的工具。DDoS(Distributed Denial of Service)攻击一直是网络安全的主要威胁之一,如何对抗DDoS攻击成为网络安全研究的热点之一。在对DDoS攻击模型、产生原因进行分析的基础上,从攻击预防、攻击检测、攻击响应和攻击源追踪四个方面对现有的DDoS攻击对抗技术进行综述,并提出了值得研究的方向建议。     

Distributed Denial of Service (DDoS) detection by traffic pattern analysis

In this paper, we propose a behavior-based detection that can discriminate Distributed Denial of Service (DDoS) attack traffic from legitimated traffic regardless to various types of the attack packets and methods. Current DDoS attacks are carried out by attack tools, worms and botnets using different packet-transmission rates and packet forms to beat defense systems. These various attack strategies lead to defense systems requiring various detection methods in order to identify the attacks. Moreover, DDoS attacks can craft the traffics like flash crowd events and fly under the radar through the victim. We notice that DDoS attacks have features of repeatable patterns which are different from legitimate flash crowd traffics. In this paper, we propose a comparable detection methods based on the Pearson’s correlation coefficient. Our methods can extract the repeatable features from the packet arrivals in the DDoS traffics but not in flash crowd traffics. The extensive simulations were tested for the optimization of the detection methods. We then performed experiments with several datasets and our results affirm that the proposed methods can differentiate DDoS attacks from legitimate traffics.     

防范DDoS

DDoS攻击的防御是当前网络安全研究领域中的难点。通过对DDoS攻击原理的讨论和对现有防范技术的剖析．提出了防范DDoS攻击的一些积极的建议。     

防范DDoS

DDoS攻击的防御是当前网络安全研究领域中的难点。通过对DDoS攻击原理的讨论和对现有防范技术的剖析,提出了防范DDoS攻击的一些积极的建议。     

基于用户行为分析的应用层DDoS攻击检测方法*

应用层拒绝服务攻击与传统的拒绝服务相比,其破坏性更大,也更难被检测和防御。对此,基于用户浏览行为的分析,提出了一种采用自回归模型来检测应用层DDoS攻击的方法。通过AR模型和卡尔曼滤波,学习和预测正常用户的访问并判断异常;当定位异常访问源后,反馈给前端路由器进行限流或过滤。在电信IDC实际网络环境中,测试结果表明该方法是有效的。