【摘要】：面對日益嚴重的分布式拒絕服務(distributed denial of service,DDoS)攻擊威脅和眾多防護措施,需要防護績效評估方法指導防護措施的選擇.現(xiàn)有績效評估方法通過對比防護措施部署前后的攻擊效果進行評估,需對防護措施進行卸載及重新部署,實施成本高.針對這種不足,首先建立了防護績效評估模型(defence evaluation model,DEM),該模型從用戶感受角度進行指標選取,減少了傳統(tǒng)方式下測評過程需要的指標數(shù)量,降低了數(shù)據(jù)獲取的難度.利用神經(jīng)網(wǎng)絡良好的泛化能力,將其引入DDoS防護績效評估過程;在計算已部署防護措施攻擊效果的同時,預測得到未部署防護措施時的攻擊效果,減少了測量次數(shù).使用網(wǎng)絡仿真程序SSFNet模擬典型攻擊場景進行實驗,驗證了提出的評估方法以及神經(jīng)網(wǎng)絡的預測能力.
[Abstract]:In the face of the increasingly serious threat of distributed denial of service (distributed denial of service,DDoS) attacks and numerous protective measures, the selection of protective measures needs to be guided by the methods of performance evaluation. The existing performance evaluation methods evaluate the effectiveness of the attack before and after the deployment of protective measures. It is necessary to uninstall and redeploy the protective measures and the cost of implementation is high. In order to solve this problem, first of all, the model of protection performance evaluation (defence evaluation model,DEM) is established. The model selects indicators from the perspective of user perception, which reduces the number of indicators needed in the traditional evaluation process and reduces the difficulty of data acquisition. Using the good generalization ability of the neural network, it is introduced into the DDoS protection performance evaluation process, while calculating the attack effect of the deployed protective measures, predicting the attack effect when the protective measures are not deployed, and reducing the measurement times. The network simulation program SSFNet is used to simulate the typical attack scene. The proposed evaluation method and the prediction ability of the neural network are verified.
【作者單位】： 可信計算與信息保障實驗室(中國科學院軟件研究所);信息網(wǎng)絡安全公安部重點實驗室(公安部第三研究所);
【基金】：國家“八六三”高技術研究發(fā)展計劃基金項目(SQ2013GX02D01211,2011AA01A203) 國家自然科學基金項目(61100226,61303248) 北京市自然科學基金項目(4122085) “十二五”國家科技支撐計劃基金項目(2012BAK26B01)
【分類號】：TP393.08

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