检索结果-内蒙古大学图书馆

智能计算机与应用 2020年第2期10卷 263-266,271页

作者：张源良张宇哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

低速率分布式拒绝服务攻击是一种较难检测和实施的攻击方法,根据其周期性发送大量攻击流量的特性,本文研究其攻击BGP会话的可行性和各类攻击参数。由于很难在真实BGP路由进行攻击实验,本文采用模拟网络的方法对攻击进行模拟。首先说明... 详细信息

低速率分布式拒绝服务攻击是一种较难检测和实施的攻击方法,根据其周期性发送大量攻击流量的特性,本文研究其攻击BGP会话的可行性和各类攻击参数。由于很难在真实BGP路由进行攻击实验,本文采用模拟网络的方法对攻击进行模拟。首先说明虚拟网络中僵尸机调度方案和带宽限制方法,接着在攻击前评测各类攻击参数,最后确定参数后进行模拟攻击,给出模拟攻击的结果。模拟结果表明在限制网络带宽的情况下,在一定时间内设定好合适的攻击参数,以及低速率分布式拒绝服务攻击的周期,可以达到打断BGP会话的攻击效果。

关键词：边界网关协议低速率分布式拒绝服务攻击模拟攻击

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基于轻量级虚拟化的LDDoS仿真方法

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计算机工程 2020年第3期46卷 105-113页

作者：宋贺王晓锋江南大学物联网工程学院江苏无锡214122

低速率分布式拒绝服务(LDDoS)攻击是一种复杂的大规模网络攻击行为,已成为当前网络面临的严重安全威胁之一,建立仿真平台研究LDDoS攻防技术,可以提升仿真的逼真性且保证仿真规模。为此,基于轻量级虚拟化技术,提出一种针对BGP会话的LDDo... 详细信息

低速率分布式拒绝服务(LDDoS)攻击是一种复杂的大规模网络攻击行为,已成为当前网络面临的严重安全威胁之一,建立仿真平台研究LDDoS攻防技术,可以提升仿真的逼真性且保证仿真规模。为此,基于轻量级虚拟化技术,提出一种针对BGP会话的LDDoS仿真方法,通过融合网络拓扑构建、攻击场景配置和采集与分析过程,搭建仿真体系架构,并给出该架构基于轻量级虚拟化技术的实现方法。实验结果表明,相比于GTNeTS和GNS3方法,该方法具有逼真性高、扩展性强和仿真规模大的优势,单物理服务器可构建具备400个路由节点规模的LDDoS仿真场景,可为大规模LDDoS的攻防策略研究提供仿真技术基础。

关键词：网络安全网络仿真轻量级虚拟化 BGP会话低速率分布式拒绝服务攻击

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面向LDDoS的高性能网络仿真技术

面向LDDoS的高性能网络仿真技术

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作者：宋贺江南大学

学位级别：硕士

如今,开放而灵活的网络空间极大地提高了人们的生活品质和工作效率,成为了人们生活中不可缺少的一部分。与此同时,网络空间安全威胁因素和网络安全事件也在与日俱增,给人类社会带来了巨大的负面影响。其中,拥有高破坏性和低技术复杂性... 详细信息

如今,开放而灵活的网络空间极大地提高了人们的生活品质和工作效率,成为了人们生活中不可缺少的一部分。与此同时,网络空间安全威胁因素和网络安全事件也在与日俱增,给人类社会带来了巨大的负面影响。其中,拥有高破坏性和低技术复杂性的低速率分布式拒绝服务攻击(LDDoS)是互联网面临的最大的未解决的持久性威胁之一。关于此类安全问题的新型攻击形式和防御保护措施研究引起了大量学者的关注。由于LDDoS技术危害大、影响范围广、风险高且不可控,在新型LDDoS攻防技术实际应用之前有必要对其进行效果评估。但在真实的互联网环境中进行技术评估会造成不可预知的破坏,为此有必要研究针对LDDoS的其他评估方法。当前,基于数字仿真的评估方法存在逼真性低的缺点,而基于实物测试床的评估方法存在可扩展性差的缺点。随着云计算、虚拟化技术的发展,以虚拟化技术为代表的网络仿真技术成为了网络安全效果评估的主流。为此,本文重点研究了基于虚拟化技术的LDDoS高性能仿真方法:一方面,研究了基于轻量级虚拟化的大规模LDDoS仿真体系,可确保LDDoS仿真流量逼真性的前提下保证仿真规模的可扩展性;另一方面,研究了基于高逼真虚拟路由器的LDDoS仿真技术,通过提升虚拟路由器仿真的逼真性,进一步提升LDDoS仿真的逼真性。具体来说,本文的主要研究内容包括以下三个方面:1)提出了基于轻量级虚拟化的大规模LDDoS仿真技术。针对LDDoS这种复杂的大规模网络攻击行为,为提升LDDoS攻防技术仿真的逼真性且保证仿真规模,提出了基于轻量级虚拟化的LDDoS仿真技术。该技术重点研究了一个集网络拓扑构建、攻击场景配置和数据采集分析为一体的仿真体系架构,并介绍了基于轻量级虚拟化技术的架构实现方法。实验表明:所提方法具有真实性高、扩展性强和仿真规模大的优势,所构建的轻量级虚拟化仿真网络可与实物路由器逼真互通。基于此技术在单物理服务器上可构建具备400个路由节点规模的LDDo S仿真场景,可为大规模LDDoS的攻防策略研究提供仿真技术基础。2)提出了基于高逼真虚拟路由器的LDDoS仿真技术。LDDoS技术的仿真对虚拟路由器的逼真性提出了很高的要求。当前,以路由软件、Traffic Control(TC)技术为代表的虚拟路由器仿真技术尽管可以仿真路由器的基础功能,但是在拥塞控制方面存在逼真性低的缺点。为此,本文提出了一种新颖的虚拟路由器仿真方法,该方法以虚拟化技术为基础,通过使用尾部丢弃的队列管理算法、先进先出的队列管理规则和延迟等待的带宽控制方法解决了虚拟路由器的失真问题,提升了仿真逼真性。在此基础上,本文分别基于KVM的内核空间和Docker的用户空间,设计并实现了流量控制模块,从而构建了基于KVM和基于Docker的高逼真虚拟路由器。实验表明:所提出的虚拟路由器在带宽控制方面的平均误差为4.53%,在丢包率方面的平均误差为0.02,在BGP-DDoS和BGP-LDDoS攻击行为模拟过程中与实物设备实验场景的结果基本一致。因此,该虚拟路由器有效提高了在LDDoS仿真场景下的逼真性。3)在1)和2)的研究基础上,本文构建了基于虚拟化的LDDoS仿真系统。该系统依托OpenStack云平台,完美地集成轻量级虚拟化技术和全虚拟化技术。本文在OpenStack云平台之上设计实现了网络复现、试验管理和采集评估子系统,从而实现面向LDDoS的网络仿真。基于该系统,构建了一个包含3000台虚拟路由器、180台虚拟主机和5179条路由链路的大规模复杂AS域间网络拓扑,并进行LDDoS攻击行为仿真,证明了我们的系统可以利用有限的物理资源实现大规模高逼真的LDDoS仿真,具有良好的可用性。

关键词：网络仿真网络安全边界网关协议低速率分布式拒绝服务攻击虚拟化

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基于数据中心网络的L-DDoS检测算法研究

基于数据中心网络的L-DDoS检测算法研究

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作者：王玲霞中南民族大学

学位级别：硕士

由于数据中心网络中的数据流具有延迟性、多样性和同步性等特性,导致数据中心容易遭到具有隐蔽性的低速率分布式拒绝服务（L-DDoS）攻击。传统的L-DDoS检测算法主要存在以下问题:首先,在检测流量收集和周期设置方面,有些检测方法具有完... 详细信息

由于数据中心网络中的数据流具有延迟性、多样性和同步性等特性,导致数据中心容易遭到具有隐蔽性的低速率分布式拒绝服务（L-DDoS）攻击。传统的L-DDoS检测算法主要存在以下问题:首先,在检测流量收集和周期设置方面,有些检测方法具有完全控制功能的假设不够符合实际,造成流量收集不全面和非智能;同时,传统设置检测周期比较缺乏灵活性,导致设置检测周期不够合理。其次,在属性统计方面,传统机器学习算法大多数采用香农熵度量属性,但香农熵在L-DDoS检测方面存在误警率较高的问题;在机器学习检测算法方面,传统机器学习算法在数据包关联性方面考虑较少,容易造成准确率较低的问题;另外,传统机器学习算法大多数针对单类型攻击进行检测,导致检测各种程度的L-DDoS攻击的自适应性较差。针对以上在数据中心网络L-DDoS攻击检测中出现的问题,本文利用软件定义网络（SDN）技术的集中控制性实现检测流量智能控制;同时,采用OpenFlow的消息机制增加检测周期设置的灵活性。为了更好的区分正常流量和L-DDoS攻击流量,不同于传统香农熵的统计方法,本文从随机分布的角度出发,提出一种Renyi熵统计的方法,增加两者之间的熵值差,在属性上降低误警率。为了增加检测自适应性,本文从概率角度出发,提出一种Renyi熵和隐马尔科夫相结合（HMM-R）的概率模型,定义多种状态,以概率形式关联隐状态和观测状态的双随机过程。本文检测架构总体包括数据预处理、HMM-R模型初始化、模型训练和模型检测四大模块。首先,网络中一旦出现PACKETIN消息,则启动检测过程并开始数据预处理,解析数据包和计算源目的IP的Renyi熵。其次,初始化HMM-R模型,聚类收集数据,获取训练数据的观测序列;通过Baum-Welch对观测序列进行训练,最优化HMM-R模型。最后,对于检测的观测数据,使用模型参数和Viterbi算法求解概率最大化的隐状态序列,进行攻击检测。本文通过公开数据集MIT DARPA和CAIDA 2007两类正常流和攻击流,从正常流量和L-DDoS攻击流量的熵差距角度出发,分析并比较Renyi熵和香农熵在检测攻击属性统计的性能。然后,采用Mininet和POX搭建SDN仿真环境,在不同窗口、不同速率和不同阶数下,将HMM-R算法和KNN、SVM、SOM、BP等4种算法进行比较。实验结果表明,与香农熵相比,在不同攻击速率下,Renyi熵能够增加正常流量和L-DDoS攻击流量差距。和4种机器学习算法相比,HMM-R算法至少能降低误警率2%;和KNN、SVM算法相比,HMM-R算法大约能提高准确率4%;和SOM、BP算法相比,HMM-R算法能大幅度减少检测时间。因此,本文方法在降低误警率、增加准确率和增强自适应性上都有明显改善。

关键词：数据中心网络低速率分布式拒绝服务攻击攻击检测 SDN HMM-R

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面向外包的云计算安全关键技术研究

面向外包的云计算安全关键技术研究

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作者：林加润国防科技大学

学位级别：博士

随着互联网的飞速发展,云计算作为一种计算模式,也在全世界范围内普及。云计算的用户能够通过不同的网络,以便利的、按需付费的方式从一个可配置的共享的资源池中获取计算资源,包括CPU计算资源、内存资源、存储资源、网络带宽、软件应... 详细信息

随着互联网的飞速发展,云计算作为一种计算模式,也在全世界范围内普及。云计算的用户能够通过不同的网络,以便利的、按需付费的方式从一个可配置的共享的资源池中获取计算资源,包括CPU计算资源、内存资源、存储资源、网络带宽、软件应用和服务等,不仅能够提高资源的可用性,而且可以节省人力与降低前期投资成本。正是云计算所能带来的便利,越来越多的企业或个人将业务与数据外包到云计算中。云计算外包也成为了一个必然的趋势和潮流。通过外包,用户能够从繁重的计算、维护和管理任务中释放出来,而且不再受制于有限的本地资源设施,并可通过按需付费的低成本方式将业务外包给云计算服务提供商。然而,用户将业务和数据外包给云计算,也意味着用户放弃了对程序与业务的直接控制权,而且程序与业务的隐私将暴露给云计算服务提供商。云计算服务提供商会有意或无意地从用户数据与程序中挖掘敏感数据和隐私信息等。对数据安全与隐私保护的考虑,成为云计算外包发展的一个重要障碍。针对以上这些问题,本文研究面向外包过程中云计算安全的几个关键技术,并以极限学习机为主要突破口,主要的研究内容与成果包括:(1)应对大数据的极限学习机外包机制:提出了一个云计算环境下安全与实用的极限学习机外包机制。在大数据背景下,数据的种类多样与规模巨大等特点给极限学习带来严峻的挑战。首先对极限学习机进行算法复杂度分析与性能分析。通过分析,隐层输出矩阵的广义逆求解过程是极限学习机算法中对计算资源和存储资源需求最高的部分。因此,本文显式地将极限学习机分为公开部分和私有部分。其中,私有部分一直保留在用户本地执行,负责随机分配隐层节点参数和解析求解输出权值矩阵,以及隐层输出矩阵的计算;公开部分主要负责隐层输出矩阵广义逆的计算,并将结果反馈给用户。用户对返回的结果进行验证,并由此解析求得ELM的输出权值矩阵,从而完成对数据的学习。随后,再充分挖掘外包过程的并行性,进一步提高极限学习机的训练速度。由于隐层节点参数的随机性以及训练数据一直保存在本地,并未暴露给云计算服务提供商。因此,本文提出的极限学习机外包机制能够保证用户数据的安全与隐私。实验证明该外包机制能够有效地让用户从繁重的科学计算中释放出来,并提高极限学习机的训练速度。(2)云计算环境下ELM外包优化部署策略:提出了一种ELM外包的优化部署策略。第一部分内容在求解隐层输出矩阵的广义逆是采用奇异值分解的方法,并在用户与云计算服务提供商之间发送和接收隐层输出矩阵及其广义逆。这种方法适用于所有类型的隐层输出矩阵。然而在训练大数据时,样本的数量非常大,对隐层节点数量的需求也随着增大,直接导致隐层输出矩阵的规模非常庞大,从而引入了比较大的额外通信延迟。本部分内容采用正态投影法来求解矩阵的广义逆,并添加一个正则化项来提高ELM学习算法的泛化性能。外包到云计算环境的操作为隐层矩阵转置与隐层矩阵的逆。在该部署策略下,用户与云计算服务提供商之间发送与接收的矩阵大小只与隐层节点数量相关,从而大大降低通信延迟。实验证明,采用优化部署策略,能更好地提高极限学习机的训练速度。(3)多机构协作的外包机制:提出了一个安全的多机构协作极限学习机外包机制。将单一的外包机构扩展为多机构协作的外包机制。机构之间存在协作与竞争关系,即一个机构并不愿意将其收集的数据直接暴露于其他机构。在现实中,多机构协作的方式更为常见,主要分为水平方式和垂直方式。垂直方式中,不同机构贡献针对同一事件的不同数据特征。每一个机构负责随机生成所贡献特征相对应输入节点的权值矩阵。在水平方式中,不同机构贡献相同特征的数据。多个机构之间可以首先通过投票选举出一个机构作为主机构来负责隐层节点参数的随机生成,或者将其委托一个可信的第三方。(4)可信第三方或主机构的安全问题:提出了一个TCP-友好的应对低速率分布式拒绝服务攻击(Low-rate Distributed Denial-of-Service,LDDoS)的主动队列管理算法。一旦可信机构被攻击者攻陷,则依赖于该机构上的涉及敏感数据与隐私的业务也将受到重要影响。LDDoS攻击作为一个隐蔽而又高效的攻击,其检测与防御给保护可信机构和主动队列管理算法(Active Queue Management,AQM)提出了严峻的挑战。LDDoS攻击的本质特征是不规避网络拥塞,反而在拥塞时继续发送攻击报文。根据这一本质特征,对可疑攻击报文进行检测。提出了一个公平鲁棒随机早检测算法(Fair Robust Random Early Detection,FRRED),采用一种精心设计的空间高效Bloom过滤器与基于协议的Hash划分相结合,来记录每个正常流和攻击流的信息,并依此对攻击报文进行检测与丢弃。实验证明,在应对LDDoS攻击时,FRRED算法能取得比其他AQM算法更高的吞吐量与更好的公平性。

关键词：云计算安全外包安全极限学习机多机构协作低速率分布式拒绝服务攻击主动队列管理算法

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面向Internet骨干网的优化LDDoS策略

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计算机应用与软件 2016年第8期33卷 289-293页

作者：陈世云刘渊王晓锋江南大学数字媒体学院江苏无锡214122 江南大学物联网工程学院江苏无锡214122

低速率分布式拒绝服务攻击(LDDoS)正成为互联网的重要安全威胁之一。为更好地探索当前Internet存在的LDDoS隐患,以有效提升相应的防御策略,有必要研究面向Internet的LDDoS攻防策略。针对面向Internet骨干网的LDDoS攻击策略(CXPST)存在... 详细信息

低速率分布式拒绝服务攻击(LDDoS)正成为互联网的重要安全威胁之一。为更好地探索当前Internet存在的LDDoS隐患,以有效提升相应的防御策略,有必要研究面向Internet的LDDoS攻防策略。针对面向Internet骨干网的LDDoS攻击策略(CXPST)存在的攻击流量难以汇集于被攻击路径,从而导致攻击效果不明显的问题,提出一种优化的低速率分布式拒绝服务攻击部署策略。该策略基于路由信息,重点优化攻击流部署,从而能更有效地攻击关键路径。基于GTNet S进行仿真实验表明,与CXPST策略相比,所提出的优化LDDoS策略能有效提升低速率拒绝服务攻击的精确性,实际的攻击效果更为明显。基于所提出的策略,进一步探讨面向Internet骨干网LDDoS的防御策略。

关键词：低速率分布式拒绝服务攻击协调跨层面终止会话(CXPST)攻击 BGP路由协议

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低速率拒绝服务攻击检测和响应技术研究

低速率拒绝服务攻击检测和响应技术研究

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作者：赵品行西南交通大学

学位级别：硕士

近年来出现的分布式拒绝服务攻击(DDoS)是网络安全面临的最严峻的威胁之一。低速率分布式拒绝服务攻击是一种新型的拒绝服务攻击类型,与传统式分布式拒绝服务攻击不同,它以更高的攻击效率对网络进行破坏而不易被发现。低速率分布式拒绝... 详细信息

近年来出现的分布式拒绝服务攻击(DDoS)是网络安全面临的最严峻的威胁之一。低速率分布式拒绝服务攻击是一种新型的拒绝服务攻击类型,与传统式分布式拒绝服务攻击不同,它以更高的攻击效率对网络进行破坏而不易被发现。低速率分布式拒绝服务攻击目前已经成为网络安全界研究的热点,研究低速率拒绝服务攻击原理及其检测和防范方法具有十分重要的意义。本文首先对分布式拒绝服务攻击的攻击原理及其防御方法进行了分析描述;接着重点分析了低速率分布式拒绝服务攻击的攻击原理以及现阶段的检测和防御方法;然后分析了检测和防御低速率拒绝服务攻击的难点和关键点所在。本文针对低速率分布式拒绝服务攻击的显著特征,即低速率分布式拒绝服务攻击流量与合法流量采样在功率谱密度上存在显著差异,引入统计学中改变点检测方法,应用累计和算法对已有的检测方法进行改进。本文根据低速率分布式拒绝服务攻击流的周期特性、周期信号和非周期信号在频率域呈现不同的特性、自相关序列的傅立叶变换特性、归一化攻击流和合法流的功率谱密度,在拐点处利用累计和算法进行攻击检测的概念和方法。本文引入改进的哈希技术对过滤算法进行改进,重点介绍了假设检测算法和三个哈希表的构建。实验证明,改进的检测系统具有较低的误报率和较高的精确度,能够更好的适应网络;改进的哈希技术有利于提高对利用IP欺骗技术的低速率拒绝服务攻击流的检测和防御效果。

关键词：分布式拒绝服务低速率分布式拒绝服务攻击功率谱密度傅立叶变换累计和算法

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基于流的LDDoS攻击特征研究

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通信技术 2009年第7期42卷 104-106页

作者：马润杰李宝胜阚洪涛中国民航大学电子信息工程学院天津300300

低速率分布式拒绝服务攻击LDDoS(Low-rate Distributed Denial of Service)是一种脉冲型的分布式拒绝服务攻击DDoS(Distributed Denial of Service),它利用了传输控制协议TCP(Transmission Control Protocol)的超时重传机制RTO(Retransmission Time Out)的漏洞对服务器进行攻击。文中提出一种基于流(flow)的LDDoS攻击特征分析方法,采用了主成分分析PCA(Principal Component Analysis)算法,并从理论与实验中证明了其可行性。

关键词：低速率分布式拒绝服务攻击主成分分析累计归一化功率谱密度

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基于卡尔曼滤波的LDDoS攻击检测方法

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电子学报 2008年第8期36卷 1590-1594页

作者：吴志军岳猛中国民航大学电子信息工程学院天津300300

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.

关键词：低速率分布式拒绝服务攻击超时重传 TCP 流量卡尔曼滤波

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