The distributed denial of service (DDoS) attack is one of the dangers in intrusion modes. It's difficult to defense and can cause serious damage to the system. Based on a careful study of the attack principles and...The distributed denial of service (DDoS) attack is one of the dangers in intrusion modes. It's difficult to defense and can cause serious damage to the system. Based on a careful study of the attack principles and characteristics, an object-oriented formalized description is presented, which contains a three-level framework and offers full specifications of all kinds of DDoS modes and their features and the relations between one another. Its greatest merit lies in that it contributes to analyzing, checking and judging DDoS. Now this formalized description has been used in a special IDS and it works very effectively.(展开更多
软件定义网络(SDN,software defined network)作为一种新兴的网络架构,其安全问题一直是SDN领域研究的热点,如SDN控制通道安全性、伪造服务部署及外部分布式拒绝服务(DDoS,distributed denial of service)攻击等。针对SDN安全中的外部D...软件定义网络(SDN,software defined network)作为一种新兴的网络架构,其安全问题一直是SDN领域研究的热点,如SDN控制通道安全性、伪造服务部署及外部分布式拒绝服务(DDoS,distributed denial of service)攻击等。针对SDN安全中的外部DDoS攻击问题进行研究,提出了一种基于深度学习混合模型的DDoS攻击检测方法——DCNN-DSAE。该方法在构建深度学习模型时,输入特征除了从数据平面提取的21个不同类型的字段外,同时设计了能够区分流类型的5个额外流表特征。实验结果表明,该方法具有较高的精确度,优于传统的支持向量机和深度神经网络等机器学习方法,同时,该方法还可以缩短分类检测的处理时间。将该检测模型部署于控制器中,利用检测结果产生新的安全策略,下发到Open Flow交换机中,以实现对特定DDoS攻击的防御。展开更多
为了准确及时检测DDoS(D istributed Den ial of Service)攻击,在网络流量自相似研究基础之上,对检测DDoS攻击的两种方法进行了研究和比较。一种是经典的R/S(rescaled range analysis)方法,另一种是热点方法———小波分析法。给出了两...为了准确及时检测DDoS(D istributed Den ial of Service)攻击,在网络流量自相似研究基础之上,对检测DDoS攻击的两种方法进行了研究和比较。一种是经典的R/S(rescaled range analysis)方法,另一种是热点方法———小波分析法。给出了两种方法检测DDoS攻击的思想和算法。实验表明,对于强DDoS攻击,两种方法都具有较好的效果,对于弱攻击,R/S法难以检测到,而小波分析方法有效。展开更多
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...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%。展开更多
现有的DDo S检测方法大多局限于数据包检测这一层面,不能完整描述DDo S攻击过程,从而影响检测效果。针对这一问题,提出一种基于PCC(packet and conversation considering with context)时间序列的检测算法,从数据包级和会话流级进行分析...现有的DDo S检测方法大多局限于数据包检测这一层面,不能完整描述DDo S攻击过程,从而影响检测效果。针对这一问题,提出一种基于PCC(packet and conversation considering with context)时间序列的检测算法,从数据包级和会话流级进行分析,能更加全面地描述DDo S攻击过程;同时考虑前后数据的关联性,融合上下文信息,采用支持向量机(SVM)分类器建立DDo S攻击检测模型;最后提出一种可信报警策略进一步消除噪声和误分类带来的影响。实验结果显示,该方法能够有效检测DDo S攻击,减小网络流量噪声对检测结果的影响。展开更多
低速率分布式拒绝服务LDDoS(Low-rate Distributed Denial of Service)攻击是一种新型的DDoS攻击.它利用TCP协议超时重传RTO(Retransmission Time Out)机制,向受害者发送周期性的脉冲(Pulse)攻击.LDDoS平均攻击速率较低,因此它能躲避传...低速率分布式拒绝服务LDDoS(Low-rate Distributed Denial of Service)攻击是一种新型的DDoS攻击.它利用TCP协议超时重传RTO(Retransmission Time Out)机制,向受害者发送周期性的脉冲(Pulse)攻击.LDDoS平均攻击速率较低,因此它能躲避传统的检测方法.本文针对LDDoS攻击提出了一种基于卡尔曼(Kalman)滤波的检测方法,采用一步预测与最优估算的误差值作为检测依据.通过模拟仿真和在实际网络环境中测试,得到89.6%的检测率.实验结果表明本文方法能有效地检测出LDDoS攻击.展开更多
文摘The distributed denial of service (DDoS) attack is one of the dangers in intrusion modes. It's difficult to defense and can cause serious damage to the system. Based on a careful study of the attack principles and characteristics, an object-oriented formalized description is presented, which contains a three-level framework and offers full specifications of all kinds of DDoS modes and their features and the relations between one another. Its greatest merit lies in that it contributes to analyzing, checking and judging DDoS. Now this formalized description has been used in a special IDS and it works very effectively.(
文摘软件定义网络(SDN,software defined network)作为一种新兴的网络架构,其安全问题一直是SDN领域研究的热点,如SDN控制通道安全性、伪造服务部署及外部分布式拒绝服务(DDoS,distributed denial of service)攻击等。针对SDN安全中的外部DDoS攻击问题进行研究,提出了一种基于深度学习混合模型的DDoS攻击检测方法——DCNN-DSAE。该方法在构建深度学习模型时,输入特征除了从数据平面提取的21个不同类型的字段外,同时设计了能够区分流类型的5个额外流表特征。实验结果表明,该方法具有较高的精确度,优于传统的支持向量机和深度神经网络等机器学习方法,同时,该方法还可以缩短分类检测的处理时间。将该检测模型部署于控制器中,利用检测结果产生新的安全策略,下发到Open Flow交换机中,以实现对特定DDoS攻击的防御。
文摘为了准确及时检测DDoS(D istributed Den ial of Service)攻击,在网络流量自相似研究基础之上,对检测DDoS攻击的两种方法进行了研究和比较。一种是经典的R/S(rescaled range analysis)方法,另一种是热点方法———小波分析法。给出了两种方法检测DDoS攻击的思想和算法。实验表明,对于强DDoS攻击,两种方法都具有较好的效果,对于弱攻击,R/S法难以检测到,而小波分析方法有效。
文摘为了对泛洪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%。
文摘低速率分布式拒绝服务LDDoS(Low-rate Distributed Denial of Service)攻击是一种新型的DDoS攻击.它利用TCP协议超时重传RTO(Retransmission Time Out)机制,向受害者发送周期性的脉冲(Pulse)攻击.LDDoS平均攻击速率较低,因此它能躲避传统的检测方法.本文针对LDDoS攻击提出了一种基于卡尔曼(Kalman)滤波的检测方法,采用一步预测与最优估算的误差值作为检测依据.通过模拟仿真和在实际网络环境中测试,得到89.6%的检测率.实验结果表明本文方法能有效地检测出LDDoS攻击.
