本文選題：低速率拒絕服務(wù)攻擊 + 非線性模型　； 參考：《中國民航大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：低速率拒絕服務(wù)LDoS(Low-rate Denial of Service)攻擊是一種新型的DoS攻擊,它利用網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)機(jī)制的缺陷,周期性地發(fā)送脈沖,使網(wǎng)絡(luò)一直處于較低的傳輸速率而不被發(fā)覺。由于LDoS攻擊的平均速率較低,使其可以輕易的隱藏在復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)流量中,對網(wǎng)絡(luò)安全具有更大的威脅。傳統(tǒng)DoS攻擊的檢測方法很難準(zhǔn)確的檢測出LDoS攻擊,而現(xiàn)有的LDoS攻擊檢測方法仍存著在一定的不足。在研究LDoS攻擊原理與數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上,通過鏈路的流量分析,研究了在不同的攻擊參數(shù)、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境及采樣規(guī)則下的網(wǎng)絡(luò)流量,提取LDoS攻擊下的流量特征,提出了基于粒子濾波的LDoS攻擊檢測方法。該方法利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立網(wǎng)絡(luò)流量的非線性模型,通過粒子濾波對下一段時(shí)間的流量進(jìn)行估算,根據(jù)中心極限定理設(shè)定檢測閾值,采用一步預(yù)測值與粒子濾波估算值的誤差作為檢測依據(jù),當(dāng)誤差超過閾值則判定為存在LDoS攻擊,并通過t檢驗(yàn)法判定LDoS攻擊的起始和終止。本方法在仿真平臺NS2與實(shí)際網(wǎng)絡(luò)測試環(huán)境Test-bed中進(jìn)行了測試,并與現(xiàn)有的檢測算法進(jìn)行分析比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:本文方法檢測率達(dá)到97.68%,具有較好的檢測性能。
[Abstract]:Low rate denial of service (LDoS(Low-rate Denial of Service) attack is a new type of DoS attack. It makes use of the defects of network adaptive mechanism to send pulses periodically, which makes the network always at a low transmission rate without being detected. Because of the low average rate of LDoS attack, it can be easily hidden in complex network traffic, which poses a greater threat to network security. The traditional DoS attack detection method is very difficult to detect the LDoS attack accurately, but the existing LDoS attack detection method still has some shortcomings. On the basis of studying the principle and mathematical model of LDoS attack, the network traffic under different attack parameters, network environment and sampling rules is studied through link traffic analysis, and the traffic characteristics under LDoS attack are extracted. A LDoS attack detection method based on particle filter is proposed. In this method, the nonlinear model of network traffic is established by BP neural network model, the flow of the next period is estimated by particle filter, and the detection threshold is set according to the central limit theorem. The error of one-step prediction value and particle filter estimation is used as the basis of detection. When the error exceeds the threshold value, the existence of LDoS attack is determined, and the onset and termination of LDoS attack are determined by t-test method. The method is tested in the simulation platform NS2 and the actual network testing environment Test-bed, and compared with the existing detection algorithms. The experimental results show that the detection rate of this method is 97.68 and has good detection performance.
【學(xué)位授予單位】：中國民航大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP393.08

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本文編號：1831628