基于行为自相似分析的DDoS攻击检测与追踪

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DDoS攻击是攻击特定目标,使其无法提供正常网络服务的攻击方式,DDoS攻击工具的出现,发动DDoS攻击变得简便而有效,因此DDoS攻击引起的网络安全事件层出不穷。随着DDoS的攻击方法和工具的不断更新升级,DDoS攻击的危害变得越来越大,成为当今互联网安全的主要威胁之一。本文针对DDoS攻击的特点,提出了基于用户行为的自相似性对DDoS攻击进行分析的方法,研究了套接字字段和TCP标识符等特征字段的熵值在DDoS攻击发生时候的变化。结合生物信息学中蛋白质相互作用网络的特点,利用特征熵值的变化信息为不同的DDoS攻击方式建立目标蛋白质相互作用网络。为了能追踪并锁定DDoS攻击源,本文利用主动网络的特点,设计了DDoS攻击的检测与追踪总体方案。该方案在分时统计的基础上为每个数据包创建RTCT字段,服务器端根据不同的RTCT值分类数据包并生成不同的个体,利用相同的特征熵值为每个个体构建对应的蛋白质相互作用网络。最后通过与目标蛋白质相互作用网络进行对比来判断或预测个体是否有攻击行为,如果个体有攻击行为,分解个体RTCT值锁定攻击源并还原攻击路径。实验结果表明该总体方案对DDoS攻击十分敏感,能够准确的检测和预测出DDoS攻击并指示攻击类型,并能在复杂的网络拓扑结构中正确的锁定攻击源并还原攻击路径。
摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第9-15页
    1.1 研究背景及研究意义第9-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
    1.3 主要研究内容第13页
    1.4 论文的结构第13-15页
2 用户行为的自相似性及蛋白质相互作用网络第15-22页
    2.1 用户行为的自相似性第15-17页
    2.2 蛋白质相互作用网络第17-19页
        2.2.1 蛋白质相互作用网络的定义第18页
        2.2.2 蛋白质相互作用网络的功能第18-19页
    2.3 蛋白质相互作用网络的相似性第19-20页
    2.4 蛋白质相互作用网络与DD6S攻击检测的结合第20-22页
        2.4.1 蛋白质相互作用的检测功能与DDoS攻击检测的结合第20页
        2.4.2 蛋白质相互作用的预测功能与DDoS攻击检测的结合第20-22页
3 DDOS攻击特征及目标蛋白质网络构建第22-41页
    3.1 DDoS攻击特征的选取第22页
    3.2 DDoS攻击特征的统计方法第22-24页
        3.2.1 信息熵以及特征熵值的计算第23页
        3.2.2 特征熵值的分时统计第23-24页
    3.3 直接攻击方式下特征熵值的变化情况第24-29页
        3.3.1 仅有一次攻击发生的情况下特征熵值的变化第24-26页
        3.3.2 二次攻击情况下特征熵值变化第26-28页
        3.3.3 修正数据统计方式第28-29页
    3.4 DRDoS攻击方式下特征熵值的变化情况第29-31页
    3.5 PRS熵值变化情况第31-34页
        3.5.1 攻击工具默认设置下PRS熵值的变化情况第31-33页
        3.5.2 复杂DDoS攻击行为下的PRS的熵值变化第33-34页
    3.6 不同类型DDoS攻击的蛋白质相互作用网络的构建第34-41页
        3.6.1 直接攻击方式下的目标蛋白质相互作用网络第34-37页
        3.6.2 DRDoS攻击方式下的目标蛋白质相互作用网络第37-41页
4 DDOS攻击源追踪算法及检测追踪总体方案设计第41-46页
    4.1 DDoS攻击源追踪算法第41-43页
    4.2 DDoS攻击的检测及追踪方案的整体设计第43-46页
5 实验及实验结果分析第46-52页
    5.1 实验前期准备第46-47页
        5.1.1 实验环境及参数设定第46页
        5.1.2 实验的前期训练第46-47页
    5.2 第一次实验结果分析第47-48页
    5.3 第二次实验结果分析第48-51页
    5.4 现有数据集的验证第51-52页
6 总结与展望第52-54页
    6.1 本文总结第52-53页
    6.2 进一步工作展望第53-54页
参考文献第54-60页
攻读硕士学位期间主要研究成果第60-61页
致谢第61页
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