基于自相似模型的DDoS攻擊檢測(cè)系統(tǒng)研究和實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著基于Web的應(yīng)用迅速普及，許多關(guān)鍵服務(wù)都通過網(wǎng)絡(luò)來提供，所以如何能夠保證網(wǎng)絡(luò)本身的安全和可用性成為網(wǎng)絡(luò)安全研究中一個(gè)最重要的問題。近年來，嚴(yán)重的安全入侵事件時(shí)有發(fā)生，許多關(guān)鍵的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用都受到威脅，比如政府網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、銀行網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、重要的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器等。分布式拒絕服務(wù)(Distributed Denial of Service，簡(jiǎn)稱DDoS)攻擊以耗盡網(wǎng)絡(luò)資源，使服務(wù)不可用的方式，成為最難解決的網(wǎng)絡(luò)安全問題之一。雖然圍繞這個(gè)問題展開了很多

2、研究，但目前對(duì)DDoS攻擊防范的工作并沒有取得實(shí)質(zhì)性的重大突破。本文主要研究如何能夠準(zhǔn)確、及時(shí)地對(duì)DDoS攻擊進(jìn)行檢測(cè)。 為了能夠及時(shí)準(zhǔn)確地檢測(cè)DDoS攻擊的發(fā)生，本文根據(jù)正常的網(wǎng)絡(luò)流量模型應(yīng)該符合自相似模型，而DDoS攻擊所產(chǎn)生的流量將改變正常的網(wǎng)絡(luò)流量自相似特性的思想，來檢測(cè)DDoS攻擊的發(fā)生。目前，對(duì)表征自相似過程的Hurst參數(shù)進(jìn)行計(jì)算的方法有多種，可大致分為圖形法和非圖形法兩類，但是這兩類方法需要的樣本容量較大，計(jì)算過

3、程較緩慢，對(duì)存儲(chǔ)容量以及計(jì)算能力要求都比較高，適合于離線分析使用，不能滿足實(shí)時(shí)在線計(jì)算自相似過程中Hurst參數(shù)值的要求。 本文深入研究了基于自相似模型的DDoS攻擊檢測(cè)系統(tǒng)，針對(duì)自相似過程中傳統(tǒng)求解Hurst參數(shù)值存在的問題，在對(duì)方差-時(shí)間圖(Variance-Time Plots，簡(jiǎn)稱VTP)方法分析的基礎(chǔ)上，對(duì)改進(jìn)后的VTP實(shí)時(shí)在線計(jì)算Hurst參數(shù)方法(On-Time VTP，簡(jiǎn)稱OTVTP)進(jìn)行了性能分析，得出了具有高