R/S方法求解网络流量自相似参数的实现与应用

基于网络流量具有统计自相似性的理论,通过计算自相似参数Hurst值来检验流量的自相似程度。采用R/S方法对流量数据进行分析,给出了R/S方法详细的实现算法,通过实验的分析与比较,验证了自相似性的存在。自相似性是正常网络流量具备的特征,当流量发生异常时,Hurst值会出现明显的变化,本文将这一变化应用于DDoS攻击检测做了初步的探讨。基于自相似理论的网络流量异常检测技术与传统的基于统计异常技术和数据包特征匹配等方法相比,具有更高的准确性和可靠性。     

基于Bayes分类器的DoS／DDoS攻击防御技术

提出了一种基于贝叶斯分类算法的分布式拒绝服务攻击防御技术。利用贝叶斯分类算法来计算数据包的分值特征,按照分值表对数据包进行评分并映射成危险等级。然后对危险等级进行评估,根据不同危险等级对网络流量进行过滤。基于该防御技术,设计并实现了防御系统。通过实验分析,该系统在DoS／DDoS攻击发生时能有效区分正常流量与异常流量,从而实现对DoS／DDoS攻击进行实时防御。     

多管理域合作检测DDoS攻击的一个方法

为有效地防御分布式拒绝服务 DDoS(Distributed Denial of Service) 的 攻击,提出了基于多域间入侵检测系统 IDSs(Intrusion Detection Systems) 合作的攻击检测模型.围绕重要网络资源,构建了以〈路由器,IDS〉对为基础的闭合的IDS 合作环,通过环上节点间信息共享和合作组内的警报关联分析,能够在DDoS攻击数据包汇聚成致命攻击流之前捕获攻击特征并采取相关措施.提出了合作环组织方式、共享信息交换方式、警报关联算法以及各节点系统逻辑结构.利用原型多域合作入侵检测 MDCI(Multiple Domains Cooperative Intrusion-detection)系统实施了DDoS攻击实验,针对实验数据分析可以看出,合作环模型有效地提高了IDS系统对DDoS攻击的预警速度.      

基于自相似检测DDoS攻击的小波选择

为使得小波分析方法准确检测DDoS攻击引起的网络流量自相似变化,针对小波选择关键问题进行研究,提出了一种能够简便有效的发现最佳小波和消失矩的小波选择方法.通过实验发现,当发生DDoS攻击时,dbN系列小波检测到的自相似参数Hurst值变化最大;当给定小波种类时,Hurst值将发生周期性变化,但是消失矩最小时,小波对DDoS攻击最敏感.     

SYN湮没分析与对策

SYN湮没攻击是常见的、很具破坏力的DoS攻击手段。本文分析了SYN湮没和TCP拦截技术，并给出了防范SYN湮没攻击的对策和实例。     

入侵检测中拒绝服务攻击模式分析

基于特征的IDS为了检测到攻击,必须处理能与攻击表现相匹配的攻击描述,该过程可以简化为与网络报文部分匹配的模式描述,也可以复杂化为将多传感器输出映射到抽象攻击表现的状态机描述或神经网络描述。描述了入侵检测系统(IDS)中涉及的几个典型拒绝服务攻击(DoS)模式,对这些DoS攻击模式进行了详细的分析。DoS特征是书写检测特定攻击过滤器的必要知识,详细描述了这些DoS攻击的特征,并提出了抵御DoS攻击的一个应对措施———IDS。     

DDoS攻击防范技术研究

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。在典型的DDoS攻击中,攻击者利用大量的傀儡主机向被攻击主机发送大量的无用分组,造成被攻击主机CPU资源或者网络带宽的耗尽。本文在介绍DDoS攻击原理和分析DDoS攻击网络的控制机制后提出了一种新的基于蜜网（honeynet）的主动防御方案,利用网络陷阱与跟踪技术,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。