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IPv6网络中基于MF-DL的DDoS攻击快速防御机制

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计算机学报 2021年第10期44卷 2047-2060页

作者：丑义凡易波王兴伟贾杰黄敏东北大学软件学院东北大学计算机科学与工程学院东北大学信息科学与工程学院

当前,分布式拒绝服务(Distributed Denial of Service, ddos)攻击是互联网面临的十分严峻的安全威胁之一. IPv6网络考虑了IPv4网络中的诸多安全问题,但它对DDoS攻击仍未能起到很好的防护作用.针对IPv6网络中DDoS攻击的防御问题,本文设... 详细信息

当前,分布式拒绝服务(Distributed Denial of Service, ddos)攻击是互联网面临的十分严峻的安全威胁之一. IPv6网络考虑了IPv4网络中的诸多安全问题,但它对DDoS攻击仍未能起到很好的防护作用.针对IPv6网络中DDoS攻击的防御问题,本文设计了一种基于MF-DL (Membership Function and Deep Learning)的ddos快速防御机制.该防御机制以MF-DL检测机制为核心,辅以响应机制等实现对DDoS攻击的防御功能.在检测机制中,首先使用基于隶属度函数的预检测方法,实现对网络流量数据的轻量级异常检测;接着通过基于深度学习方法中神经网络模型的深度检测,实现在异常发生后对流量进行高精度分类.在响应机制中,利用Anti-Fre响应算法实现对请求访问的IP地址进行信誉等级划分,进而实现流量定向阻断并恢复系统性能.最后,分别基于经典入侵检测数据集和校园网的模拟攻击数据集对本文提出的防御机制进行了实验.结果显示,本文提出的防御机制相比于三种对比算法,检测准确率可提高6.2%,误报率和漏报率可降低6.75%、8.46%,且能够有效处理攻击并恢复部分系统性能.

关键词： DDoS攻击 IPv6网络入侵检测攻击防御机制深度学习隶属函数

一种基于 RNN 区分 ddos 攻击类型的方法

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信息网络安全 2022年第7期22卷 1-8页

作者：范明钰李珂电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731 重庆大学土木工程学院重庆400044

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... 详细信息

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。

关键词： DDoS攻击类型区分 RNN

基于多模态神经网络流量特征的网络应用层DDoS攻击检测方法

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沈阳农业大学学报 2024年第3期55卷 354-362页

作者：王小宇贺鸿鹏马成龙陈欢颐西安理工大学电气工程学院西安710048 国网内蒙古东部电力有限公司呼和浩特010010

农业设备、传感器和监控系统与网络的连接日益紧密,给农村配电网带来了新的网络安全挑战。其中,分布式拒绝服务(ddos)攻击是一种常见的网络威胁,对农村配电网的安全性构成了严重威胁。针对农村配电网的特殊需求,提出一种基于多模态神经... 详细信息

农业设备、传感器和监控系统与网络的连接日益紧密,给农村配电网带来了新的网络安全挑战。其中,分布式拒绝服务(ddos)攻击是一种常见的网络威胁,对农村配电网的安全性构成了严重威胁。针对农村配电网的特殊需求,提出一种基于多模态神经网络流量特征的网络应用层DDoS攻击检测方法。通过制定网络应用层流量数据包捕获流程并构建多模态神经网络模型,成功提取并分析了网络应用层DDoS攻击流量的特征。在加载DDoS攻击背景下的异常流量特征后,计算相关系数并设计相应的DDoS攻击检测规则,以实现对DDoS攻击的有效检测。经试验分析,所提出的方法在提取DDoS攻击相关特征上表现出色,最大提取完整度可达95%,效果明显优于对比试验中基于EEMD-LSTM的检测方法和基于条件熵与决策树的检测方法。

关键词：农村配电网流量特征提取 DDoS攻击网络应用层多模态神经网络攻击行为检测

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面向DDoS攻击识别的联邦学习方法研究

面向DDoS攻击识别的联邦学习方法研究

作者：郭鑫玥北京交通大学

学位级别：硕士

随着5G网络的发展和大数据技术的不断提升,网络安全领域面临着诸多威胁,其中超大流量的分布式拒绝服务(Distributed Denial of Service,ddos)攻击已逐渐成为重要的挑战之一。深度学习网络因对复杂数据具有更强的特征提取能力,且对新数... 详细信息

随着5G网络的发展和大数据技术的不断提升,网络安全领域面临着诸多威胁,其中超大流量的分布式拒绝服务(Distributed Denial of Service,ddos)攻击已逐渐成为重要的挑战之一。深度学习网络因对复杂数据具有更强的特征提取能力,且对新数据具有更好的适应性和预测能力,对恶意行为的识别和分类相比传统检测方法更准确和高效,成为了近年来DDoS攻击检测的主要研究方法。然而,传统集中式训练方法需要收集全部用户的网络流量信息,这会带来隐私安全问题,因此研究者引入联邦学习框架设计实现分布式的DDoS攻击检测方法。在该框架下,数据可以保存在本地,仅上传本地模型参数就能获得攻击检测服务,避免了隐私数据传输造成的隐私泄露。在传统基于联邦学习的研究中,通常假设用户都是诚实可信的,然而现实中恶意用户可能向中心服务器发送错误的信息,以破坏联邦学习过程中的全局模型,进而实现拜占庭攻击,降低全局模型的鲁棒性。本文主要研究如何在联邦学习场景下,实现具有高识别率的DDoS攻击检测,同时提升联邦学习的鲁棒性。(1)为提升DDoS攻击检测识别的准确率,本文首先提出一种基于图结构特征的联邦学习DDoS攻击检测识别方法。通过对攻击流量构建网络流量图,提取其中隐含的图结构特征,并根据其具有强时序性的特点,结合联邦学习和门控循环单元网络构建模型,实验验证了该方法在保证数据安全的基础上可以有效提高模型检测识别准确率。(2)针对联邦学习所面临的拜占庭攻击威胁,本文提出一种基于数据原型的防御算法,该算法提取本地代表性数据空间原型特征,根据本地原型与全局原型之相关性为用户分配参数权重,降低恶意用户对全局训练效果的影响。(3)面向恶意用户占比超过二分之一的极端场景,本文进一步提出基于信任基梯度距离的防御算法,该算法通过计算不同用户模型更新与中心服务器模型更新的距离得出信任分数,根据信任分数为用户分配参数权重,减少恶意用户的参与。通过在专门针对DDoS攻击的数据集CICddos2019上模拟不同种类及不同恶意用户占比的拜占庭攻击,验证了本文所提出的防御方法在联邦学习场景中均可有效抵御拜占庭攻击。其中,基于信任基梯度距离的防御算法在恶意用户占比极高时仍保持良好的防御性能且优于目前主流的拜占庭防御算法,显著提升了联邦学习的鲁棒性。

关键词：联邦学习 DDoS攻击拜占庭攻击拜占庭防御

DWT和AKD自动编码器的DDoS攻击检测方法研究

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南京信息工程大学学报（自然科学版） 2023年第4期15卷 419-428页

作者：王博万良刘明盛孙菡迪贵州大学计算机科学与技术学院/公共大数据国家重点实验室贵阳550025

针对ddos网络流量攻击检测效率低及误报率高的问题,本文提出一种基于离散小波变换(Discrete Wavelet Transform, DWT)和自适应知识蒸馏(Adaptive Knowledge Distillation, AKD)自动编码器神经网络的DDoS攻击检测方法.该方法利用离散小... 详细信息

针对ddos网络流量攻击检测效率低及误报率高的问题,本文提出一种基于离散小波变换(Discrete Wavelet Transform, DWT)和自适应知识蒸馏(Adaptive Knowledge Distillation, AKD)自动编码器神经网络的DDoS攻击检测方法.该方法利用离散小波变换提取频率特征,由自动编码器神经网络进行特征编码并实现分类,通过自适应知识蒸馏压缩模型,以实现高效检测DDoS攻击流量.研究结果表明,该方法对代理服务器攻击、数据库漏洞和TCP洪水攻击、UDP洪水攻击具有较高的检测效率,并且具有较低的误报率.

关键词： DDoS攻击离散小波变换自适应知识蒸馏自动编码器

SDN中基于条件熵和GHSOM的DDoS攻击检测方法

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通信学报 2018年第8期39卷 140-149页

作者：田俊峰齐鎏岭河北大学网络空间安全与计算机学院河北保定071002 河北省高可信信息系统重点实验室河北保定071002

软件定义网络(SDN,software defined networking)简化了网络结构,但同时控制器也面临着"单点失效"的安全威胁。攻击者可以发送大量交换机流表中并不存在的伪造数据流,影响网络正常性能。为了准确检测这种攻击的存在,提出了基于条件熵和G... 详细信息

软件定义网络(SDN,software defined networking)简化了网络结构,但同时控制器也面临着"单点失效"的安全威胁。攻击者可以发送大量交换机流表中并不存在的伪造数据流,影响网络正常性能。为了准确检测这种攻击的存在,提出了基于条件熵和GHSOM(growing hierarchical SOM)神经网络的DDoS攻击检测方法MBCE&G。首先,依据此ddos的阶段性特征,定位了网络中的受损交换机以发现可疑攻击流;然后,依据可疑攻击流种类的多样性特征,以条件熵的形式提取了四元组特征向量,将其作为神经网络的输入特征进行更加精确的分析;最后,搭建了实验环境完成验证。实验结果显示,MBCE&G检测方法可以有效检测SDN中的DDoS攻击。

关键词：软件定义网络条件熵神经网络 DDoS攻击

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云平台下DDoS攻击检测研究

云平台下DDoS攻击检测研究

作者：臧世伟河北建筑工程学院

学位级别：硕士

云计算已经成为了如今互联网主要的计算方式之一。云平台为云计算技术的发展提供了环境。虽然云平台提供了很多的便利,具有了很大的发展优势,但是由于其自身的缺陷,现已出现很多的安全事件,严重制约其发展。分布式拒绝服务(Distributed ... 详细信息

云计算已经成为了如今互联网主要的计算方式之一。云平台为云计算技术的发展提供了环境。虽然云平台提供了很多的便利,具有了很大的发展优势,但是由于其自身的缺陷,现已出现很多的安全事件,严重制约其发展。分布式拒绝服务(Distributed Denial of Service,ddos)攻击是当前云平台面临的主要安全威胁之一。首先,传统的DDoS攻击在云平台下具有很高的效率和威力,甚至导致严重的网络安全事故。其次,云平台内的DDoS攻击更加智能化、隐蔽化,增加云平台安全防御的难度。针对云平台环境内面临DDoS攻击,本文提出了一种在云平台下的攻击检测方案,其中包括DDoS攻击预警和DDoS攻击检测两个模块。针对云平台环境中主机之间的流量行为差异较大的问题,本文提出了基于近邻传播(Affinity Propagation,AP)聚类算法的DDoS攻击预警方法。该方法具体包括收集数据阶段和DDoS攻击阶段。在收集数据阶段中,使用Winpcap系统收集云平台内主机正常状态和异常状态的网络流量,将正常的网络流量根据流量行为,使用AP聚类算法分成主机群,并且在近邻传播聚类算法中引入了动态阻尼系数,加快聚类的速率;在DDoS攻击阶段,使用流式超阈值法对不同主机群的异常流量进行分析,判断哪个发生了DDoS攻击。实验结果证明了引入动态阻尼系数明显减少了聚类的时间,同时将流量行为相同的主机划分到同一主机群的思路确实提高了DDoS攻击检测的准确率和降低了误报率。针对云平台内DDoS攻击类型多样和动态性的问题,本文提出了基于集成学习的DDoS攻击检测方法,并且使用基于单峰采样(Local unimodal sampling,LUS)和粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)的权重优化方法解决Stacking集成学习基分类器权重值固定的问题。该方法如下:首先,使用独热编码方法对数据数值化处理,解决数据特征不全面的问题;然后,对于权重值固定,使用LUS和PSO的权重优化策略选择基分类器的权重,不断优化调整,得到最优的权重集;最后,将这些加权基分类器的输出作为输入和训练集传递到元分类器继续训练,并得到最终的结果。该模型对云平台环境中的网络流量进行识别,以达到精细化检测DDoS攻击的类型。最后通过实验结果证明该方法具有较高的召回率和较低的误报率,并且在ddos多类型检测方面具有良好的效果,所有类型检测的准确率达到90%左右,远远高于其他方法。

关键词：云平台 DDoS攻击近邻传播算法集成学习粒子群优化算法

云环境中基于SDN的高效DDoS攻击检测与防御方案

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通信学报 2018年第4期39卷 139-151页

作者：何亨胡艳郑良汉薛正元武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065 华中科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430074

针对云环境中2类典型的分布式拒绝服务(DDo S)攻击问题,提出一种基于软件定义网络架构的DDo S攻击检测与防御方案——SDCC。SDCC综合使用链路带宽和数据流这2种检测方式,利用基于置信度过滤(CBF)的方法计算数据分组CBF分数,将分数低于... 详细信息

针对云环境中2类典型的分布式拒绝服务(DDo S)攻击问题,提出一种基于软件定义网络架构的DDo S攻击检测与防御方案——SDCC。SDCC综合使用链路带宽和数据流这2种检测方式,利用基于置信度过滤(CBF)的方法计算数据分组CBF分数,将分数低于阈值的数据分组判断为攻击分组,添加其属性信息至攻击流特征库,并通过控制器下发流表将其拦截。仿真实验表明,SDCC能有效检测并防御不同类型DDo S攻击,具有较高检测效率,降低了控制器计算开销,并保持较低误判率。

关键词：云环境 DDoS攻击软件定义网络基于置信度过滤

UDM:基于NFV的防止DDoS攻击SDN控制器的机制

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通信学报 2019年第3期40卷 116-124页

作者：钱红燕薛昊陈鸣南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京211106

广泛存在的分布式拒绝服务(ddos)攻击对于软件定义网络(SDN)的控制器形成了致命威胁,至今还没有一种安全机制能够防御。将SDN和网络功能虚拟化(NFV)结合,提出了一种新颖的防范DDoS攻击SDN控制器的前置检测中间盒(UDM)机制,在SDN交换机... 详细信息

广泛存在的分布式拒绝服务(ddos)攻击对于软件定义网络(SDN)的控制器形成了致命威胁,至今还没有一种安全机制能够防御。将SDN和网络功能虚拟化(NFV)结合,提出了一种新颖的防范DDoS攻击SDN控制器的前置检测中间盒(UDM)机制,在SDN交换机端口与用户主机之间分布式部署UDM以检测并拒止DDoS攻击报文。此外,还提出了一种基于NFV的前置中间盒的实现方法,使这种UDM机制更为经济和有效,实现了基于该机制的原型系统,并对其进行大量测试。实验结果表明,基于NFV的UDM机制能够实时有效地检测和防止对控制器的DDoS攻击。

关键词： DDoS攻击控制器安全软件定义网络与网络功能虚拟化前置检测中间盒