基于时间序列PDD的DDoS攻击检测

基于DDoS攻击的相关特性,提出了一种时间序列PDD的DDoS攻击检测方法,结合时间序列PDD的平稳性,采用了非参数的CUSUM算法检测DDoS攻击,并对该方法的有效性进行了模拟.     

BotNet病毒检测与预防的研究

本文研究基于僵尸网络的DDoS特征,分析了僵尸网络病毒BotNet的特点与控制机制,通过蜜网和日志分析方法检测DDoS,并使用CWSandbox对仿真的僵尸网络进行分析,检测出其比较典型的行为特征。     

A nonparametric adaptive CUSUM method and its application in source-end defense against SYN flooding attacks

Combating DDoS attacks at their sources is still in its infancy.In this paper,a nonparametric adaptive CUSUM (cumulative sum) method is presented,which is proven efficient in detecting SYN flooding attacks close to their sources.Different from other CUSUM methods,this new method has two distinct features:① its detection threshold can adapt itself to various traffic conditions and ② it can timely detect the end of an attack within a required delay.Trace-driven simulations are conducted to validate the efficacy of this method in detecting SYN flooding attacks,and the results show that the nonparametric adaptive CUSUM method excels in detecting low-rate attacks.     

基于RF位的多阶段动态路径标识模型

为防御因特网的分布式拒绝服务攻击,提出了一种新颖的基于RF位的动态路径标识方案（RFPi）,并采用多阶段的学习过滤模型．理论分析和仿真实验均表明：所采用的新方案最大程度地实现对标记域的有效利用,提高了攻击包和合法包的区分效果,且具有良好的可扩展性,防御效果较为理想．     

一种基于数据包综合信任度的防火墙包过滤模型

针对分布式拒绝服务攻击的特点和目前防火墙采用的包过滤技术在攻击响应时的不足,提出了一种基于数据包综合信任度的防火墙包过滤模型.该模型中,对发往受保护主机的TCP和UDP数据包进行过滤时,不仅要考虑该数据包的特性以及记录的状态,还要考虑计算的综合信任度和由此得到的信任级别,从而通过为不同级别的数据包提供不同的服务质量来减轻拒绝服务攻击.     

基于CUSUM的自适应攻击检测

为了能够快速发现DDoS攻击,尽量减小或避免其危害,基于CUSUM算法,以发送和接收数据包数量比例为特征量,提出一种快速的DDoS攻击检测算法.并通过动态调整期望值和警告阀值,使算法具有更好的适应性,能够运用于不同的网络环境.最后通过实验对算法进行验证.