分布式拒绝服务攻击的防御研究与实现

论文摘要

分布式拒绝服务攻击（Distributed Denial of Service, DDoS）是目前Internet面临的最严峻的威胁之一,给互联网业务带来了不可估量的损失。DDoS攻击由于其分布式的特点,比传统拒绝服务（Denial of Service, DoS）攻击拥有更多的攻击资源,具有更强大的破坏力,而且更难以防范。DDoS攻击的分析和防御成为当前网络安全领域的热点。本文阐述了DoS和DDoS的攻击原理,并对常见的DDoS攻击工具进行了研究,针对性地给出DDoS的防御措施建议。论文提出了熵检测算法的改进算法: Cumulative Entropy Detection （CED）算法及Time-Based Entropy Detection （TBED）算法,并通过分析实验结果验证该改进算法的有效性。最后设计和实现了基于熵检测改进算法的DDoS防御系统。全文分五个部分。第一部分主要介绍课题的研究背景,分布式拒绝服务攻击研究的当前概况。第二部分介绍相关技术基础,主要分析了DDoS原理与DDoS防御措施。第三部分详细分析了基于网络包属性值的熵检测算法,在此基础上提出了熵检测算法的改进算法,并对实验结果进行分析,验证了该改进算法的有效性。第四部分介绍了Linux防火墙,以及基于熵值检测算法的DDoS防御系统的设计、实现与测试。第五部分是总结和对未来工作的展望。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题背景和意义
• 1.2 DDoS 攻击国内外研究现状
• 1.3 本文工作
• 1.4 论文组织
• 第二章 DDoS 攻击研究
• 2.1 相关技术基础
• 2.1.1 TCP 传输控制协议
• 2.1.2 IP 协议
• 2.1.3 UDP 协议
• 2.1.4 ICMP 协议及其广播机制
• 2.2 DoS 攻击
• 2.3 DDoS 攻击
• 2.3.1 DDoS 攻击的原理
• 2.3.2 常见的DDoS 攻击工具
• 2.3.3 DDoS 攻击的防御措施
• 2.4 DDoS 攻击的防护机制
• 2.5 目前 DDoS 攻击防范策略
• 2.6 DDoS 攻击防御研究
• 2.6.1 DDoS 防御
• 2.6.2 基于路由器的 DDoS 防御方法
• 2.6.3 DDoS 攻击源追踪
• 2.7 本章小结
• 第三章 熵检测算法的改进
• 3.1 基于网络包属性值的熵累加检测算法
• 3.1.1 IP 地址伪造技术
• 3.1.2 TTL 值和跳数
• 3.1.3 基于 TTL 和 Source IP 值的熵检测算法
• 3.2 熵检测算法的改进算法
• 3.2.1 Cumulative Entropy Detection（CED）算法
• 3.2.2 Time-Based Entropy Detection（TBED）算法
• 3.3 实验结果分析
• 3.3.1 熵计算数据
• 3.3.2 Cumulative Entropy Detection 检测结果
• 3.3.3 Time-Based Entropy Detection 检测结果
• 第四章 DDoS 防御系统设计和实现
• 4.1 系统总体设计
• 4.2 Linux 防火墙概述
• 4.2.1 Linux 防火墙
• 4.2.2 netfilter 框架
• 4.2.3 连接跟踪机制
• 4.3 基于Source IP 熵值检测的系统设计
• 4.3.1 监控统计模块
• 4.3.2 过滤模块
• 4.3.3 连接跟踪模块
• 4.4 系统测试
• 第五章 总结与展望
• 5.1 论文主要工作概述
• 5.2 未来工作展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻硕期间取得的研究成果