基于模糊C-均值聚类算法的DDoS攻击检测与仿真

提出一种新的、基于模糊C均值聚类理论的分布式拒绝服务攻击检测方法.该方法根据分布式拒绝服务的攻击特征,利用模糊C-均值聚类方法(Fuzzy C-Means Clustering Algorithm, FCM)对分布式拒绝服务攻击中的网络连接数据进行分析,从而发现异常网络的行为模式,并检测DDoS攻击.实验结果显示,该检测方法能够有效检测DDoS攻击,具有较低的误报率,并能实现对攻击的实时检测.     

基于特征参数相关性的DDoS攻击检测算法

针对传统方法难以实时有效地检测分布式拒绝服务攻击(DDoS)的问题,通过DDoS攻击的基本特征分析,从理论上严格区分了DDoS攻击流和正常突发流,并且在此基础上提出了一种基于特征参数相关性的DDoS攻击检测算法.该算法能在早期检测出DDoS攻击流,而这时的DDoS攻击包特征并不明显,并且该算法能有效地区分DDoS攻击流和正常的突发流.实验结果表明了该算法的有效性和精确性.     

基于突变模型的SDN环境中DDoS攻击检测方法

文章提出一种基于尖点突变模型的DDoS攻击检测方法,通过分析DDoS攻击的行为特征和SDN下流表的特点,对该模型提出了基于流表的改良型控制变量和状态变量。最后通过仿真实验采集的数据,与常见方法进行多次对比实验,通过对实验结果进行分析可知,该方法可以有效检测DDoS攻击,并且相较于其他方法在具有较高检测率的同时拥有较低的误报率。     

自适应聚类算法在DDoS攻击检测中的应用

针对DDoS攻击检测中k-means算法对初始聚类中心敏感和要求输入聚类数目的缺点,提出了一种基于动态指数和初始聚类中心点选取的自适应聚类算法（Adaptive Clustering Algorithm）,并使用该算法建立DDoS攻击检测模型。通过使用LLS_DDoS_1.0数据集对该模型进行测试并与k-means算法对比,实验结果表明,该算法提高了DDoS攻击的检测率,降低了误警率,验证了检测方法的有效性。     

基于统计分析的DDoS攻击检测

分析了分布式拒绝服务（Distributed Denial of Service,DDoS）攻击原理及其攻击特征,从提高检测响应时间和减少计算复杂性的角度提出了一种新的DDoS攻击检测方法。该方法基于DDoS攻击的固有特性,从IP连接数据的统计分析中寻找能够描述系统正常行为的分布规律,建立基于统计分析的DDoS攻击检测模型。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具有指导作用。     

基于流特征相对熵的DDOS攻击检测方法的研究

分布式拒绝服务(DistributedDenialofService,简称DDoS)攻击是互联网的重要威胁之一。笔者通过分析DDoS攻击的原理及其攻击特征,从延长检测响应时间和减少计算复杂度的角度提出了一种DDoS攻击的检测方法。该方法基于DDoS攻击的流量特征,提取有效的流量特征参数,并根据参数变化及时、准确地判断DDoS攻击的发生时间。实验结果证明,该方法能迅速有效地检测到DDoS攻击,并对其他网络安全异常检测具有指导作用。     

基于流连接信息熵的DDoS攻击检测算法

分析了分布式拒绝服务(DDoS)攻击的特点，提出了流连接信息熵的定义，并通过对流连接信息熵时间序列的分析，采用非参数CUSUM算法进行DDoS攻击检测。该检测方法对固定IP、端口号随机变化的DDOS攻击有比较好的检测效果。实验结果证明，该方法能够以较高的精确度及时地检测出DDoS 攻击行为。     

一种基于小波求解的DDoS攻击检测模型

分析了小波求解检测DDoS攻击的方法,提出了一种基于小波求解的DDoS检测模型。通过实时监控网络的数据流量,形成实时流量序列,动态的更新分解尺度,对网络流量序列的长相关性的特征值Hurst指数实时监控,以此来检测DDoS攻击。实验证明,该模型能实时有效地检测到DDoS攻击的发生,检测率和误检率都较好,耗时较短。     

基于移动agent的DDoS攻击协同防范技术研究

分布式拒绝服务攻击（distributed denial—of—service，DDoS）已经对Internet的稳定运行造成了很大的威胁。近两年来，DDoS的攻击方法和工具变得越来越复杂，越来越有效，追踪真正的攻击者电越来越困难。从攻击防范的角度来说现有的技术仍然不足以抵御大规模的攻击。文中通过分析DDoS攻击原理以及DDoS攻击行为，提出了一个基于移动agent的分布式协同入侵检测模型。该模型通过构建本地人侵检测模块和反DDoS实体模块来协同对分布式拒绝访问攻击形成大面积网络预警机制，以达到在陷于大规模分布式拒绝访问攻击时，能够最小化检测和反应时间，并进行自动响应。     

基于熵参数的DDoS攻击检测算法研究

分布拒绝服务攻击(DDoS)通过很多代理产生大量的数据包,在很短的时间内就能耗尽受害者的计算和通信资源.通过研究和分析几种基于对DDoS攻击阶段分类的检测办法,得出基于聚类分析的算法是比较有效的,然而这种算法存在冗余.根据熵的特性对这种基于聚类分析的早期检测算法做了优化,对相关变量进行了关键变量的提取,并通过实验对其进行了分析,实验结果表明,对该算法的优化有效的提高了基于聚类分析的DDoS攻击检测方法的效率.     

RMCARTAM For DDoS Attack Mitigation in SDN Using Machine Learning

The impact of a Distributed Denial of Service (DDoS) attack on Software Defined Networks (SDN) is briefly analyzed. Many approaches to detecting DDoS attacks exist, varying on the feature being considered and the method used. Still, the methods have a deficiency in the performance of detecting DDoS attacks and mitigating them. To improve the performance of SDN, an efficient Real-time Multi-Constrained Adaptive Replication and Traffic Approximation Model (RMCARTAM) is sketched in this article. The RMCARTAM considers different parameters or constraints in running different controllers responsible for handling incoming packets. The model is designed with multiple controllers to handle network traffic but can turn the controllers according to requirements. The multi-constraint adaptive replication model monitors different features of network traffic like rate of packet reception, class-based packet reception and target-specific reception. According to these features, the method estimates the Replication Turning Weight (RTW) based on which triggering controllers are performed. Similarly, the method applies Traffic Approximation (TA) in the detection of DDoS attacks. The detection of a DDoS attack is performed by approximating the incoming traffic to any service and using various features like hop count, payload, service frequency, and malformed frequency to compute various support measures on bandwidth access, data support, frequency support, malformed support, route support, and so on. Using all these support measures, the method computes the value of legitimate weight to conclude the behavior of any source in identifying the malicious node. Identified node details are used in the mitigation of DDoS attacks. The method stimulates the network performance by reducing the power factor by switching the controller according to different factors, which also reduces the cost. In the same way, the proposed model improves the accuracy of detecting DDoS attacks by estimating the features of incoming traffic in different corners.     

基于可信度的应用层DDoS攻击防御方法

针对应用层DDoS(application layer DDoS,App-DDoS)攻击行为的特点,提出了一种基于可信度的App-DDoS攻击防御方法.该方法从服务请求的速率和负载两个方面,统计分析正常用户的数据分布规律,并以此作为确定会话可信度的依据.调度策略再根据会话可信度实现对攻击的防御.最后,通过模拟攻击实验验证了防御方法的有效性.实验结果证明了该方法能够快速有效地实现对App-DDoS攻击的防御.     

基于混合深度学习的多类型低速率DDoS攻击检测方法

低速率分布式拒绝服务攻击针对网络协议自适应机制中的漏洞实施攻击,对网络服务质量造成了巨大威胁,具有隐蔽性强、攻击速率低和周期性的特点.现有检测方法存在检测类型单一和识别精度低的问题,因此提出了一种基于混合深度学习的多类型低速率DDoS攻击检测方法.模拟不同类型的低速率DDoS攻击和5G环境下不同场景的正常流量,在网络入...     

一种基于Web 群体外联行为的应用层DDoS 检测方法

由于攻击者采用各种技术手段隐藏攻击行为,DDoS攻击变得越发难以发现,应用层DDoS成为Web服务器所面临的最主要威胁之一。从通信群体的层面分析 Web 通信的外联行为特征的稳定性,并提出了一种应用层DDoS检测方法。该方法用CUSUM算法检测Web群体外联行为参数的偏移,据此来判断DDoS攻击行为的发生。由于外联行为模型刻画的是Web通信群体与外界的交互,并非用户个体行为,所以攻击者难以通过模仿正常访问行为规避检测。该方法不仅能够发现用户群体访问行为的异常,而且能够有效区分突发访问和应用层DDoS攻击。模拟实验结果表明,该方法能够有效检测针对Web 服务器的不同类型的DDoS攻击。     

应用层洪泛攻击的异常检测

从近年的发展趋势看, 分布式拒绝服务攻击已经从原来的低层逐渐向应用层发展, 它比传统的攻击更加有效且更具隐蔽性. 为检测利用合法应用层HTTP请求发动的洪泛攻击, 本文把应用层洪泛攻击视为一种异常的用户访问行为, 从用户浏览行为的角度实现攻击检测. 基于实际网络流的试验表明,该模型可以有效测量Web用户的访问行为正常度并实现应用层的DDoS洪泛攻击检测.     

SDN环境下DDoS攻击检测和缓解系统

分布式拒绝服务攻击(distributed denial of service, DDoS)是网络安全领域的一大威胁. 作为新型网络架构, 软件定义网络(software defined networking, SDN)的逻辑集中和可编程性为抵御DDoS攻击提供了新的思路. 本文设计并实现了一个轻量级的SDN环境下的DDoS攻击检测和缓解系统. 该系统使用熵值检测方法, 并通过动态阈值进行异常判断. 若异常, 系统将使用更精确的决策树模型进行检测. 最后, 控制器通过计算流的包对称率确定攻击源, 并下发阻塞流表项. 实验结果表明, 该系统能够及时响应DDoS攻击, 具有较高的检测成功率, 并能够有效遏制攻击.     

基于宏观网络流相关性的DDoS攻击检测

针对现行分布式拒绝服务(DDoS)攻击检测方法存在检测效率低、适用范围小等缺陷,在分析DDoS攻击对网络流量大小和IP地址相关性影响的基础上,提出基于网络流相关性的DDoS攻击检测方法。对流量大小特性进行相关性分析,定义Hurst指数方差变化率为测度,用以区分正常流量与引起流量显著变化的异常性流量。研究IP地址相关性,定义并计算IP地址相似度作为突发业务流和DDoS攻击的区分测度。实验结果表明,对网络流中流量大小和IP地址2个属性进行相关性分析,能准确地区分出网络中存在的正常流量、突发业务流和DDoS攻击,达到提高DDoS攻击检测效率的目的。     

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。