分布式拒绝服务攻击及防范方法研究

本文首先介绍了分布式拒绝服务攻击的发展现状,然后综合分析了分布式拒绝服务攻击防范方法中的检测和控制方法。     

分布式扫描服务（DDoS）与防护

分布工拒绝服务攻击是目前严重影响网络安全和威胁网站服务质量的一种攻击手段,文章中讨论了拒绝服务攻击和分布式拒绝服务攻击的产生方式和特点,并提出了相应的防护措施。     

分布式拒绝服务攻击与防范措施

分布式拒绝服务攻击是目前严重影响网络安全和威胁网站服务质量的一种攻击手段。文章中讨论分布式拒绝服务攻击的产生过程和特点,在分析具体的攻击工具的基础上给出防御方法。     

分布式拒绝服务攻击及防范研究

拒绝服务攻击(Denial of Service,DoS)是网络上最常见的一种攻击方式,其攻击类型繁多、影响广泛,其中的分布式拒绝服务攻击(Distributed Denial of Service,DDoS)更是严重威胁网络安全,受到这种攻击的损失是无法计量的。系统地分析了分布式拒绝服务攻击的攻击原理和攻击类型,通过研究各个DDoS攻击程序提出相应的防御方法。     

拒绝服务攻击原理与防范

拒绝服务攻击是一种操作简单而后果严重的网络攻击方法,分布式拒绝服务攻击更是代表了攻击手段发展的一种新的趋势,本文论述了拒绝服务攻击的原理以及如何保护你的系统免受拒绝服务攻击.     

分布式拒绝服务攻击与防范措施

分布式拒绝服务攻击是目前严重影响网络安全和威胁网站服务质量的一种攻击手段。文章中讨论分布式拒绝服务攻击的产生过程和特点,在分析具体的攻击工具的基础上给出防御方法。     

DoS/DDoS拒绝服务攻击分析及防范对策

拒绝服务攻击已经成为威胁互联网安全的重要攻击手段，本文从分析DoS拒绝攻击服务的原理入手．然后对分布式拒绝服务攻击（DDoS）的原理进行了解析，最后从主机和网络两个层面分析如何去防范DoS攻击。     

一个分布式拒绝服务攻击检测系统的设计

根据拒绝服务武攻击与分布式拒绝服务攻击的特点，该文设汁并实现了一个针对这种攻击的检测响应系统，详细讨论了拒绝服务攻击的特征，通用的攻击检测算法以及攻击响应策略。实际应用表明，系统检测准确率高、结构清晰、配置灵活、运行开销小，能有效地检测和防御常见的拒绝服务式攻击。     

DoS/DDoS拒绝服务攻击分析及防范对策

拒绝服务攻击已经成为威胁互联网安全的重要攻击手段,本文从分析DoS拒绝攻击服务的原理入手,然后对分布式拒绝服务攻击(DDoS)的原理进行了解析,最后从主机和网络两个层面分析如何去防范DoS攻击。     

DDoS攻击检测技术研究

分布式拒绝服务攻击是网络安全的重大威胁之一。传统的根据流量特征来检测拒绝服务攻击的方法,无法适用于分布式拒绝服务攻击的检测。文章介绍了一种基于CUSUM算法的检测技术,这种检测方法可以有效识别分布式拒绝服务攻击。     

防御DDoS攻击算法

目前,对商业服务器攻击方式主要有两种,包括拒绝服务（DoS）攻击和分布式拒绝服务（DDoS）攻击。这种攻击类型属于命中一运行类型。DoS／DDoS攻击因为不够灵敏而不能绕过防火墙等防御．即DoS／DDoS攻击向受害主机发送大量看似合法的网络包．从而造成网络阻塞或服务器资源耗尽而导致拒绝服务。虽然数据没有被损坏。但是服务器最终被摧毁．并且还会引发一系列其他的问题．对于一个电子商务服务器．其最重要的为服务器的停机时间。研究对分布式拒绝服务（DDoS）防御原则。     

基于Mobile-Agent的DDoS攻击防御模型

分布式拒绝服务（DDoS）攻击已经成为网络最大的安全威胁之一。如何防御DDoS攻击是人们研究的一个热点问题。文中使用报文标记和移动代理技术，构建基于移动代理的DDoS攻击防御模型，在很大程度上降低了来自ISP域外的分布式拒绝服务攻击对域内主机的影响。并利用移动代理的容错性，使模型中重要元件具有很好的抵抗分布式拒绝服务攻击的性能，提高了防御模型自身的抗攻击性。最后讨论了模型的具体实现。     

DDoS攻击及其防御技术研究

介绍分布式拒绝服务攻击(DDoS)的相关知识,包括攻击原理、攻击类型和攻击工具等,从攻击前、攻击时和攻击后3个方面论述DDoS攻击的防御技术,对攻击时的过滤技术的分析.     

应用非迭代Apriori算法检测分布式拒绝服务攻击

提出了一种非迭代Apriori算法,无需多次扫描事务数据库,使用一步交集操作处理同一时间段的网络数据包,通过挖掘各数据包之间的强关联规则,可较快检测分布式拒绝服务（DDoS）攻击。与现有算法相比,检测DDoS攻击的时间和空间性能较优。在DARPA数据集上的实验结果表明应用该算法能有效检测DDoS攻击。     

基于P2P平台的DDoS攻击防御方法

P2P系统的分散性、匿名性和随机性等特点容易被利用发起大规模的分布式拒绝服务(DDoS)攻击。为此,提出一种分布式的防御方法。通过在应用层构建一套数据发送授权机制,使P2P平台中的节点在未得到目标节点授权之前不能向其发送大量数据,从而阻止攻击数据到达被攻击者。仿真实验结果证明,该模型可以抵御利用P2P软件发起的DDoS攻击。     

基于蚁群优化的DDoS防御技术研究

分布式拒绝服务(DDoS)是目前攻击范围最广、破坏性最大的网络攻击之一。为此,提出一种基于数字蚂蚁的网络信息系统安全防御模型。利用蚁群优化算法计算网络中节点的资源相关性,构建一个防御DDoS攻击的数字蚂蚁联盟模型,通过确定DDoS攻击方式、标记数据报和限制流量3个步骤,实现一种具有群体智能和协同性的防御机制。     

基于时间序列分析的应用层DDoS攻击检测

根据正常用户和攻击者在访问行为上的差异,提出一种基于IP请求熵(SRE)时间序列分析的应用层分布式拒绝服务(DDoS)攻击检测方法。该方法通过拟合SRE时间序列的自适应自回归(AAR)模型,获得描述当前用户访问行为特征的多维参数向量,并使用支持向量机(SVM)对参数向量进行分类来识别攻击。仿真实验表明,该方法能够准确区分正常流量和DDoS攻击流量,适用于大流量背景下攻击流量没有引起整个网络流量显著变化的DDoS攻击的检测。     

基于集成学习的多类型应用层DDoS攻击检测方法

针对应用层分布式拒绝服务（DDoS）攻击类型多、难以同时检测的问题,提出了一种基于集成学习的应用层DDoS攻击检测方法,用于检测多类型的应用层DDoS攻击。首先,数据集生成模块模拟正常和攻击流量,筛选并提取对应的特征信息,并生成表征挑战黑洞（CC）、HTTP Flood、HTTP Post及HTTP Get攻击的47维特征信息;其次,离线训练模块将处理后的有效特征信息输入集成后的Stacking检测模型进行训练,从而得到可检测多类型应用层DDoS攻击的检测模型;最后,在线检测模块通过在线部署检测模型来判断待检测流量的具体流量类型。实验结果显示,与Bagging、Adaboost和XGBoost构建的分类模型相比,Stacking集成模型在准确率方面分别提高了0.18个百分点、0.21个百分点和0.19个百分点,且在最优时间窗口下的恶意流量检测率达到了98%。验证了所提方法对多类型应用层DDoS攻击检测的有效性。