DDoS攻击

摘要： 在传统IT架构、单一云架构向多云架构方向发展演进过程中,由于多云架构结构复杂,各类云混杂部署致使安全管理与网络管理碎片化,云安全的内外部威胁及国家网络安全法的实施,云安全等级保护变得非常重要和紧迫。

摘要： 软件定义网络(SDN)以其高度的网络可编程性和灵活性,通过将控制平面与数据平面解耦,克服了传统网络中存在的问题,近年来成为一种新的网络结构。但由于控制器是SDN的核心部分,因此更容易发生攻击,尤其是分布式拒绝服务攻击(DDoS),已经成为SDN环境的最大安全威胁。分布式拒绝服务(DDoS)攻击会使SDN控制器和交换机流表过载,导致网络性能下降,甚至瘫痪整个网络。检测攻击速度快、精度高,误报率低是解决DDoS攻击的关键。为此,我们通过公开的入侵检测数据集IDS2018,使用LightGBM算法训练DDoS分类模型,实现对正常流量和DDoS攻击流量的分类。对比XGBoost算法,改进后的LightGBM算法分类效果更好。使用虚拟环境Mininet构建SDN拓扑,使用Ryu作为SDN控制器。模拟DDoS攻击并通过sFlow RT收集攻击流量,利用训练好的DDoS流量分类模型进行检测,模型五折交叉验证AUC达到0.81。

摘要： 本刊讯为190所高校免费升级带宽200G,协助高校防范“挖矿”、抗DDoS攻击,组织技术人员逆行入校支持……自3月疫情反扑以来,中国教育和科研计算机网CERNET多措并举,力保校园网稳定运行,全力支持高校抗疫。

摘要： 随着网络技术的广泛应用,出现了多种多样的网络攻击,其中,分布式拒绝服务(Distributed Denial of Service,DDoS)攻击的危害性较大。将12种DDoS攻击的数据与正常数据流混在一起后难以区分,因此防御DDoS攻击的关键是对其进行有效区分。文章提出一种基于RNN区分DDoS攻击类型的方法。以循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)为研究改进对象,运用了模型的模块化研究方法和技术,抽象出3类简单模块组合形成RNN-IDDoS模型,该模型具有5层、3种时间步。在公开数据集上进行实验,实验结果表明该模型的准确率可达99.8%,优于当前其他3种模型,取得了很好的区分效果。

摘要： 针对当前存在“傀儡机”利用DDoS攻击发送虚假信息,从而占用用户带宽并进行分布式拒绝服务攻击的问题,该文设计了基于Hadoop集群的分布式入侵检测系统架构。该系统对传统检测进行改进,可精简并融合大量多源数据,随后通过自适应调整阈值实现统一分析与管理的目标。结果表明,该系统具有较强的扩展性与分布性,可以通过扩展集群规模以及调大HDFS的“块”信息来提升检测性能。与传统检测相比,该系统能够从海量数据中快速挖掘高价值信息,还可以有效提高DDoS攻击的检测率。

摘要： 针对DPOS共识机制中节点活跃度低、容易滋生腐败、记账节点容易被DDOS攻击和腐化攻击等问题,提出一种改进方案。重新设计记账权分配机制,利用安全多方计算协议生成系统随机数,在全网在线节点集合中随机决定出记账节点,在此基础上提出一种MPC-DPOS网络模型,降低执行安全多方协议带来的通信流量问题。设计相应的激励机制,保证见证人节点诚实地执行协议。通过实验验证了改进方案的可用性和有效性。

摘要： SDN网络是一种新兴的控制与转发分离并可直接编程的网络架构,因为其数据控制分离的特点,DDoS攻击对SDN网络有着巨大的破坏力,所以研究SDN中DDoS攻击检测与防御,有利于SDN网络安全性的提高。为了对DDoS攻击进行有效检测,通过获取SDN网络中OpenFlow交换机的流表项,提取出与DDoS攻击相关的四个重要特征作为检测模型的输入特征,对BP神经网络进行训练,构建基于BP神经网络的DDoS攻击检测模型。针对BP神经网络在训练过程中隐藏层节点和层数选取盲目的问题,使用全局搜索能力好的蚁群算法进行优化。通过在SDN网络中的部署,实验证明该方法不仅误报率低,而且检测率和准确率比原始BP神经网络算法高,还能在攻击发生的初期阶段对攻击进行处理,减少攻击所带来的危害。

摘要： 随着社会信息化建设的不断发展,互联网成为许多行业的基础平台,DDoS攻击严重威胁到网络的安全.针对DDoS攻击对网络造成的严重威胁问题,提出了利用生物免疫原理来研究DDoS攻击的检测方法,在该方法中,利用信息熵、响应率和参数变化比率等方法进行特征提取,建立DDoS特征库,在此特征库的基础上通过DDoS检测算法实现对DDoS攻击的识别与过滤.实验结果证明该方法可行、有效,为DDoS攻击的检测与防范提供重要依据.

摘要： 随着车联网(IoV)的日益普及和发展,其可靠性和安全性保障变得尤为重要。然而,在开放访问的环境中进行通信让智能交通系统的道路安全、通信安全和隐私问题面临巨大挑战。此外,对安全问题的快速响应要求使得实时检测成为越来越重要的研究课题。分布式拒绝服务(DDoS)攻击可能导致车辆失速或故障、干扰自动驾驶、造成交通拥堵和事故,是所有车联网安全挑战中对自动驾驶安全最为严重的威胁之一。针对车联网环境下的这种安全需求,设计并验证一个分布式拒绝服务攻击实时检测系统,使用信息熵理论来量化车辆流量信息分布,在逐元素滑动时间窗和偏差计算的基础上,提出一种时间复杂度为O(n)的采用“累计时间窗”的算法,结合高斯分布的概率分布模型来实时检测并告警DDoS攻击行为,并通过增加二次确认环节实现算法的改进。使用开源框架Framework For Misbehavior Detection进行的模拟实验结果表明,在VeReMi数据集中,该实时检测系统能够检测包括传统分布式拒绝服务攻击、破坏性女巫攻击和持续速率拒绝服务攻击等多种类型的DDoS攻击,检测准确率达100%,DDoS攻击检测时延达到8 s以内。研究结果能够为未来智能交通系统中分布式拒绝服务攻击的检测提供理论和实践参考。

摘要： 为主动预测DDoS攻击的趋势,基于黑客论坛的文本挖掘,从主题分类和情感分析的角度出发,对DDoS攻击的趋势进行时序建模.以黑客论坛的在线帖子文本数据作为研究对象,运用数据挖掘和机器学习的方法,构建文本主题分类模型和情感分析模型,并融合两者进行DDoS攻击预测.研究结果表明:与仅基于主题分类或仅基于情感分析的DDoS攻击预测模型相比,融合主题分类和情感分析的DDoS攻击预测模型具有更好的准确性.基于黑客论坛文本特征的DDoS攻击预测模型具有较好的预测效果,丰富了基于黑客这一新视角的DDoS攻击预测研究,为信息安全管理防御提供管理决策支持.

摘要： 随着DDoS攻击越来越频繁地威胁到基础业务系统和数据安全,本文研究提供防御DDoS攻击的明确思路和解决方案.

摘要： 随着DDoS攻击越来越频繁地威胁到基础业务系统和数据安全,本文研究提供防御DDoS攻击的明确思路和解决方案.

摘要： 随着DDoS攻击越来越频繁地威胁到基础业务系统和数据安全,本文研究提供防御DDoS攻击的明确思路和解决方案.

摘要： 随着DDoS攻击越来越频繁地威胁到基础业务系统和数据安全,本文研究提供防御DDoS攻击的明确思路和解决方案.

摘要： DDoS攻击的发展态势从流量上看,大流量型DDoS攻击不断刷新记录,100G以内的攻击事件是主流.防护上,混合式攻击防护难度大,通常用作掩盖其他攻击行为的障眼法;此外,黑产及肉鸡攻击技术革新速度快,在防护对抗中要求运维团队具备高度专业的技能.为了应对日新月异的DDoS攻击手段、以及普遍频发的攻击事件,需要搭建智能化的防护方案及体系,实现对DDoS攻击的快速响应并自动、准确地过滤攻击流量.

摘要： DDoS攻击的发展态势从流量上看,大流量型DDoS攻击不断刷新记录,100G以内的攻击事件是主流.防护上,混合式攻击防护难度大,通常用作掩盖其他攻击行为的障眼法;此外,黑产及肉鸡攻击技术革新速度快,在防护对抗中要求运维团队具备高度专业的技能.为了应对日新月异的DDoS攻击手段、以及普遍频发的攻击事件,需要搭建智能化的防护方案及体系,实现对DDoS攻击的快速响应并自动、准确地过滤攻击流量.

摘要： DDoS攻击的发展态势从流量上看,大流量型DDoS攻击不断刷新记录,100G以内的攻击事件是主流.防护上,混合式攻击防护难度大,通常用作掩盖其他攻击行为的障眼法;此外,黑产及肉鸡攻击技术革新速度快,在防护对抗中要求运维团队具备高度专业的技能.为了应对日新月异的DDoS攻击手段、以及普遍频发的攻击事件,需要搭建智能化的防护方案及体系,实现对DDoS攻击的快速响应并自动、准确地过滤攻击流量.

摘要： DDoS攻击的发展态势从流量上看,大流量型DDoS攻击不断刷新记录,100G以内的攻击事件是主流.防护上,混合式攻击防护难度大,通常用作掩盖其他攻击行为的障眼法;此外,黑产及肉鸡攻击技术革新速度快,在防护对抗中要求运维团队具备高度专业的技能.为了应对日新月异的DDoS攻击手段、以及普遍频发的攻击事件,需要搭建智能化的防护方案及体系,实现对DDoS攻击的快速响应并自动、准确地过滤攻击流量.

摘要： 本文在分析目前城域网中DDoS的危害及常见DDoS攻击类型的基础上,提出了城域网中可采用的相应的DDoS攻击流量检测及清洗策略,并对检测及清洗方式进行了详细的分析.安全防护系统由流量检测系统及流量清洗系统组成，在大型城域网中一般采用基于动态牵引可疑流量的旁路方式进行部署。当攻击发生时，检测系统通过Netflow方式发现攻击，将受攻击的目的IP告知清洗系统，清洗系统发送BGP报文，将该目的IP的流量引流到清洗系统进行清洗，清洗完成后的流量回注到牵引路由器上，然后回到原目的IP。对于部分安全性要求较高的大客户，采用在线清洗模式，将重要大客户流量实时保护在安全防御系统中，所有流量均通过清洗系统进行检测，保证大流量洪水攻击与小流量攻击均能识别与清洗，确保重要大客户系统正常运行。

摘要： 本文在分析目前城域网中DDoS的危害及常见DDoS攻击类型的基础上,提出了城域网中可采用的相应的DDoS攻击流量检测及清洗策略,并对检测及清洗方式进行了详细的分析.安全防护系统由流量检测系统及流量清洗系统组成，在大型城域网中一般采用基于动态牵引可疑流量的旁路方式进行部署。当攻击发生时，检测系统通过Netflow方式发现攻击，将受攻击的目的IP告知清洗系统，清洗系统发送BGP报文，将该目的IP的流量引流到清洗系统进行清洗，清洗完成后的流量回注到牵引路由器上，然后回到原目的IP。对于部分安全性要求较高的大客户，采用在线清洗模式，将重要大客户流量实时保护在安全防御系统中，所有流量均通过清洗系统进行检测，保证大流量洪水攻击与小流量攻击均能识别与清洗，确保重要大客户系统正常运行。

摘要： 本申请涉及一种抗DDoS云主机的部署方法、装置以及抗DDoS攻击防护系统，其中，该方法包括：获取租户请求信息；获取多个目标服务端云主机的设备信息，并基于租户请求信息以及设备信息在每一目标服务端云主机对应的物理计算节点中创建一个分布式抗DDoS云主机；获取配置信息，配置信息包括第一配置信息和第二配置信息；基于第一配置信息在每一分布式抗DDoS云主机与虚拟交换机之间配置第一虚拟通信网口，以及基于第二配置信息在虚拟交换机与目标服务端云主机之间配置第二虚拟通信网口。通过本申请，解决了相关技术中无法兼顾将抗DDoS服务器适配于VPC网络云平台中、提高抗DDoS服务器使用性能以及降低成本的问题。

摘要： 本发明涉及一种基于网络攻击伴随行为的DDoS攻击群体分析方法，包括：获取预设时间内的DDoS攻击行为的所有控制端IP，以及每个控制端IP所对应的攻击目标轨迹和利用肉鸡轨迹；计算每个控制端IP与除该控制端IP外的其他每个控制端IP的攻击目标轨迹相似度，以及利用肉鸡轨迹相似度；根据所有的任意两个控制端IP，以及对应的攻击目标轨迹相似度和利用肉鸡轨迹相似度构建关系图；根据所构建的关系图划分DDoS攻击群体。本发明通过汇总分析大量的DDoS攻击事件中涉及的互联网攻击资源，建立对零散的DDoS攻击事件的基于时空多维关系的攻击序列，找到DDoS攻击事件发生期间这些攻击资源的关联和归属，从而支持对重要、组织性的DDoS攻击群体的发现。

摘要： 本发明公开的一种定位考虑攻击精度的骨干链路DDoS攻击目标链路的方法，充分考虑攻击者可能采用的考虑攻击精度的攻击策略，精准找到攻击者可能攻击的目标链路，部署防御措施，找出的攻击者可能攻击的目标链路，考虑了攻击者同时注重攻击绩效的目的，弥补了目前对于考虑攻击精度的混合链路洪泛攻击的策略防御措施的空缺。

摘要： 本发明适用网络安全技术领域，提供了一种软件定义网络的DDoS攻击模拟和攻击检测方法及装置，所述方法包括：通过线性递增和增量模式的方式增加僵尸主机，通过所有僵尸主机向软件定义网络中预设的目标交换机发起数据平面的隐蔽性DDoS攻击，根据软件定义网络中所有交换机上流表的更新，对软件定义网络的控制器上预先构建的攻击流监控表进行同步更新，对攻击流监控表进行周期性检测，以确定攻击流监控表中是否有存在时长超过预设时长的监控表项，当存在时，确定该监控表项对应网络流为针对软件定义网络数据平面的隐蔽攻击流，从而有效地提高了模拟软件定义网络数据平面隐蔽性DDoS攻击的效率，有效地提高了软件定义网络数据平面隐蔽性DDoS攻击的检测效率。

摘要： 本发明实施例涉及信息安全领域，公开了一种DDoS攻击事件集构建方法和DDoS攻击防御方法，该DDoS攻击事件集构建方法包括：构建事件集，并对事件集中的每个事件设置一个权重值；根据每个事件的发生频次，更新每个事件对应的权重值，并记录更新时间；根据每个事件更新的权重值和更新时间，构建线段树，并更新线段树中各个节点信息；遍历线段树中的各个节点，筛选符合预定条件的事件，得到DDoS攻击事件集。本发明实施例基于指数衰减递增的事件权重值计算及更新方式，筛选攻击事件以形成DDoS攻击事件集，方便后续采用DDoS攻击事件集从海量的事件中查找DDoS攻击事件，提高了攻击事件的检测效率。

摘要： 本发明提出一种DDoS攻击检测方法、DDoS攻击流量过滤方法、装置，方法包括：将进入可编程交换机数据平面的数据包划分为多个观察窗口，分别计算每一个观察窗口内的源IP地址的地址熵与目的IP地址的地址熵；依据源IP地址的地址熵与目的IP地址的地址熵，判断当前观察窗口中是否含有DDoS攻击流量；若当前观察窗口中的DDoS攻击状态为DDoS攻击发生，则判别当前数据包是否属于DDoS攻击流量；若当前数据包的目的IP地址被判别为被攻击者，将指向被攻击者的数据包识别为攻击数据包并丢弃。该方法将DDoS攻击检测与防御的机制完整的实现在可编程交换机上，不依赖控制面和远程服务器，有效避免了数据面与控制平面交互过程带来的额外开销。

摘要： 本申请涉及一种抗DDoS云主机的部署方法、装置以及抗DDoS攻击防护系统，其中，该方法包括：获取租户请求信息；获取多个目标服务端云主机的设备信息，并基于租户请求信息以及设备信息在每一目标服务端云主机对应的物理计算节点中创建一个分布式抗DDoS云主机；获取配置信息，配置信息包括第一配置信息和第二配置信息；基于第一配置信息在每一分布式抗DDoS云主机与虚拟交换机之间配置第一虚拟通信网口，以及基于第二配置信息在虚拟交换机与目标服务端云主机之间配置第二虚拟通信网口。通过本申请，解决了相关技术中无法兼顾将抗DDoS服务器适配于VPC网络云平台中、提高抗DDoS服务器使用性能以及降低成本的问题。

摘要： 本发明公开一种面向ICMPv6 DoS攻击与DDoS攻击的检测方法及系统，包括：获取ICMPv6数据包S的数据包类型与所述ICMPv6数据包S进入交换机的端口类型；对数据包类型为邻居请求数据包的ICMPv6数据包或端口类型为连接三层转发设备的ICMPv6数据包，进行防止泛洪攻击检测；对数据包类型为非邻居请求数据包，且端口类型为连接一台主机或连接多台主机的ICMPv6数据包，基于源IPv6地址进行源地址欺骗攻击检测，并对通过源地址欺骗攻击检测的ICMPv6数据包进行防止泛洪攻击检测。本发明对ICMPv6 DoS和DDoS重新分类，对分类的攻击，提出解决ICMPv6 DoS和DDoS攻击检测方法，保护IPv6网络安全。

摘要： 本发明公开了一种基于SYN攻击保护的反向追踪DDoS攻击防护方法及系统，属于网络安全技术领域，包括路由器，所述的路由器与若干客户端连接，所述的路由器与诱导模拟网桥连接，所述诱模拟网桥连接若干诱导模拟客户端，所述路由器与外部网络连接，本发明提供了基于SYN攻击保护的反向追踪DDoS攻击防护方法，在分析攻击者建立远程控制网络机制的基础上，利用诱骗、跟踪攻击者，在获取远程控制网络的主要信息后，使远程控制机制失效，从而实现反向追踪DDoS攻击防护，反向追踪并主动攻击进行防御，从DDoS攻击体系的各部入手而不是只着眼于攻击体系末端的防御，因而能更加有效地从整体上抵御DDoS攻击。

摘要： 本发明公开的一种定位考虑攻击精度的骨干链路DDoS攻击目标链路的方法，充分考虑攻击者可能采用的考虑攻击精度的攻击策略，精准找到攻击者可能攻击的目标链路，部署防御措施，找出的攻击者可能攻击的目标链路，考虑了攻击者同时注重攻击绩效的目的，弥补了目前对于考虑攻击精度的混合链路洪泛攻击的策略防御措施的空缺。