基于信息熵的DDoS攻击检测技术的研究

论文摘要

当今社会是信息的社会,信息已成为人类的宝贵资源。近年来,Internet以惊人的速度在全球发展,并在人们日常生活中扮演着越来越重要的角色。网络已深入到社会生活的方方面面,在政治、经济、文化、军事等领域发挥着重大作用。然而,由此产生的网络安全问题也日益突出。许多病毒在网络上泛滥横行,给个人和企业造成了巨大的损失。拒绝服务(DoS)攻击是目前网络攻击中最常用也是最难以防御的攻击,由于网络中存在很多容易被控制的主机,使得分布式拒绝服务(DDoS)攻击的危害越来越大。大规模的DDoS攻击是最常见的攻击,研究DDoS攻击具有重大的理论和现实意义。本文首先介绍DDoS攻击的基本概念、攻击方式、攻击原理以及常用的攻击工具,详细剖析DDoS攻击的体系结构和工作原理,对其攻击手段和攻击工具作了全面深入的研究、比较和总结。随后本文将重点研究DDoS的检测技术。DDoS检测技术包括异常检测和特征检测两大类,异常检测是本文研究的重点。通过研究学习当前的DDoS攻击检测技术以及攻击工具检测模型,以及对当前典型检测算法的分析和研究,本文采用了基于信息熵的检测技术,在此技术的基础上进行改进,将统计学中的非参数的累积和方法用到该技术上。通过测试,该方法可以准确地对攻击进行检测,减少了误报率。此外,为适应现实环境的检测和防御需求,本文设计了一个防御拒绝服务攻击系统的系统,并描述了系统的总体的工作流程,检测和防御机制。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 研究的背景和意义
• 1.2 国内外DDoS检测研究现状
• 1.3 本文的组织结构
• 2 DDoS攻击概述
• 2.1 DoS和DDoS攻击的基本概念
• 2.1.1 DoS攻击
• 2.1.2 DDoS攻击
• 2.2 DDoS攻击的原理和过程
• 2.3 DDoS攻击存在的原因
• 2.4 常见的DoS与DDoS攻击方法及其原理
• 2.4.1 洪泛攻击
• 2.4.2 协议攻击
• 2.4.3 畸形包攻击
• 2.4.5 DRDoS攻击
• 2.4.6 碎片攻击
• 2.5 常使用的DDoS攻击工具分析
• 2.5.1 Smurf攻击
• 2.5.2 Fraggle攻击和Trinoo攻击
• 2.5.3 Tribal Flood Network和 TFN2K攻击
• 2.5.4 Stacheldraht攻击
• 2.5.5 攻击工具的发展趋势
• 2.6 本章小结
• 3 DDoS攻击检测和防御技术的研究
• 3.1 DDOS攻击检测技术的研究
• 3.1.1 异常检测
• 3.1.2 特征检测
• 3.1.3 统计检测
• 3.1.4 其他检测
• 3.2 几种DDoS攻击检测方法
• 3.2.1 基于网络连接统计的检测
• 3.2.2 基于流量统计的攻击检测
• 3.2.3 基于相似度的攻击检测
• 3.2.4 Chi-square检测算法
• 3.3 DDoS的防范
• 3.4 拒绝服务攻击的反追踪技术的分析
• 3.5 本章小结
• 4 基于信息熵的 DDos的检测算法的研究和设计
• 4.1 信息熵理论的提出
• 4.2 基于信息熵的DDoS攻击检测的模型
• 4.2.1 信息熵检测算法
• 4.3 基于信息熵的DDos的检测算法的实现
• 4.3.1 事件产生器的实现
• 4.3.2 异常检测模块
• 4.3.3 事件响应单元模块
• 4.4 对信息熵算法的改进
• 4.4.1 非参数累积和CUSUM算法
• 4.4.2 基于累积和的信息熵检测算法实现
• 4.5 测试结果与性能评估
• 4.5.1 一般的信息熵的测试
• 4.5.2 基于累积CUSUM的信息熵测试
• 4.6 结果评价
• 4.7 检测技术总结
• 4.8 本章小结
• 5 拒绝服务攻击的防御模型的设计
• 5.1 拒绝服务攻击防御的概述
• 5.1.1 在被攻击网络端的防御
• 5.1.2 主干/边缘路由器端的防御
• 5.1.3 源端检测和防御
• 5.1.4 目前的防止拒绝服务产品
• 5.2 基于源端的DDoS防御模型的设计
• 5.2.1 防御机制
• 5.2.2 数据捕获技术
• 5.2.3 协议分析技术
• 5.2.4 流量统计及检测技术
• 5.2.5 进程查找技术
• 5.3 模拟试验与性能分析
• 5.3.1 开始抓包
• 5.3.2 保存数据包
• 5.3.3 发现伪源IP
• 5.3.4 查找可疑进程
• 5.4 本章小结
• 6 总结与展望
• 致谢
• 参考文献