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ddos：在这里留下
实际上，勒索软件小组已将DDOS事件合并为其策略，技术和程序（TTPS）的一部分。三重勒索勒索软件，也称为Ransom DDOS（RDDOS），涉及使用勒索软件渗透企业，威胁说，如果不付款，则会暴露于剥落的客户信息，并以DDOS攻击以额外的压力来迫使受害者支付垃圾范围。rddos正在成为一种日益破坏性的网络勒索形式，并且随着网络犯罪分子发现其有利可图，因此越来越受欢迎。勒索软件组，例如BlackCat，Avoslocker，Darkside和Lazarus，一直以这种方式在其勒索方案中使用DDOS攻击。但是，FS-ISAC分析发现成员报告了从2023年从经济动机的DDOS勒索运动转变为国家支持的黑客群体的转变。
DDoS 的演变：黑客行动主义者的回归 - FS-ISAC
在 2020 年开始的一项针对金融机构和加密货币公司的 DDoS 勒索活动中，威胁行为者声称来自著名且成功的威胁组织，包括俄罗斯的 Cozy Bear 和 Fancy Bear、朝鲜附属的 Lazarus Group 或两者的组合——Fancy Lazarus。他们似乎在援引“名牌”组织来为其活动提供分量和可信度。但是，鉴于攻击倾向于利用易于缓解的载体，这些老练的组织不太可能参与其中。虽然这些行为者的能力可能不如他们所指的国家 APT 组织，但与此类攻击相关的示范性 DDoS 活动似乎比 2017 年和 2019 年的类似活动更为先进，发生的数量不断增加，并使用了多种载体。
第13期：DDOS hacktivism的时代
上半年的应用层攻击飙升了43％，超过了体积攻击的30％，尤其是在欧洲和中东。这种升级主要由针对全球组织和行业的黑客活动驱动，不仅增加了全球网络的压力，而且导致了更复杂的攻击。对手越来越多利用弹性，耐药的网络，例如滋扰网络和防弹托管提供商提供的网络。我们的发现表明，超过75％的新建立的网络参与了在线的42天内参与分布式拒绝服务（DDOS）活动，这反映了任何网络的快速动员和将任何网络集成到更广泛的攻击环境中。
ShieldGPT：DDOS缓解的基于LLM的框架
不断发展的分布式拒绝服务（DDOS）对网络领域构成了重大威胁，该领域强调了DDOS缓解作为研究的关键领域的重要性。虽然现有的AI驱动方法（包括深神经网络作品）在检测DDOS攻击方面表现出了希望，但他们无法阐明预测理由并提供可行的缓解措施限制了其实际实用性。大型语言模型（LLMS）的出现提供了一种新颖的途径来克服这些局限性。在这项工作中，我们介绍了Shieldgpt，这是一个综合的DDOS仪式框架，可利用LLM的力量。ShieldGPT包括四个组成部分：攻击检测，流量表示，域知识注入和角色表示。为了弥合LLM的自然语言处理能力与网络流量复杂性之间的差距，我们开发了一种捕获全球和本地流量功能的表示方案。fur-hoverore，我们探索了特定于网络域的及时工程，并设计了两个迅速模板，这些模板利用了LLMS来制定特定于交通的，可理解的解释和缓解说明。我们的初步实验和案例研究验证了ShieldGPT的有效性和适用性，证明了其通过细微的见解和量身定制的策略来增强DDOS缓解工作的潜力。
DDOS缓解时，保存QoS
摘要 - 5G网络的部署已大大提高了连接性，提供了显着的速度和容量。这些网络依靠软件定义的网络（SDN）来增强控制和灵活性。但是，由于网络虚拟化以及未经授权访问关键基础架构的风险，这种进步提出了关键挑战，包括扩大的攻击表面。由于传统的网络安全方法在解决现代网络攻击的动态性质时不足以使用人工智能（AI）（AI），并特别研究了深入的增强学习（DRL），以提高5G网络安全性。这种兴趣源于这些技术根据遇到的情况和实时威胁动态反应和适应其防御策略的能力。我们提出的缓解系统使用DRL框架，使智能代理可以在旨在反映现实生活中用户行为的SDN环境中在SDN环境中动态调整其防御策略，利用ICMP，TCP SYN和UDP的一系列DDOS攻击。这种方法旨在通过根据受监控的网络的情况提供自适应和拟定的对策，同时通过同时减轻实时攻击的影响，同时减轻实时攻击的影响。索引术语 - 提升学习，分布式服务，服务质量，软件定义的网络
Lumen 季度 DDoS 和应用程序威胁报告
虽然保护网络基础设施很重要，但现代企业越来越依赖应用程序，而应用程序是攻击者的主要目标。在 Lumen，我们采取了一种独特的威胁检测和预防方法，即使用我们庞大的全球网络作为防御机制。通过我们专有的快速威胁防御功能，我们利用 Black Lotus Labs 的最新威胁情报并将其纳入我们的安全解决方案。这使我们能够在几秒钟内检测并阻止我们网络中的潜在 DDoS 攻击，并在它们进入客户环境之前阻止它们。
用于重建 DDoS 攻击图的算法... - arXiv
DoS 和 DDoS 攻击被广泛使用，并构成持续威胁。在这里，我们探讨概率包标记 (PPM)，这是重建攻击图和检测攻击者的重要方法之一。我们提出了两种算法。与其他算法不同，它们的停止时间不是先验固定的。它取决于攻击者与受害者的实际距离。我们的第一种算法在最早的可行时间内返回图，并保证了较高的成功概率。第二种算法能够以更长的运行时间为代价实现任何预定的成功概率。我们从理论上研究了这两种算法的性能，并通过模拟将它们与其他算法进行比较。最后，我们考虑受害者获得与攻击图的各个边相对应的标记的顺序。我们表明，尽管与受害者更近的边往往比距离较远的边更早被发现，但差异比以前想象的要小得多。
DDOS攻击检测方法的空间网络...
摘要：随着卫星通信的发展，卫星节点的数量不断增加，这无疑增加了保持网络安全的困难。将软件定义网络（SDN）与传统空间的网络相结合，提供了解决此问题的新想法。但是，由于SDN控制器的高度CEN the网络管理，一旦通过网络攻击破坏了SDN控制器，因此由于失去控制，IT管理的网络将瘫痪。对SDN控制器的主要安全威胁之一是分布式拒绝服务（DDOS）攻击，因此如何从科学上检测DDOS攻击已成为SDN SecurityMan⁃gatement中的热门话题。本文提出了一种基于SDN体系结构的基于空间网络的DDOS攻击检测方法。此攻击检测方法结合了优化的长期记忆（LSTM）深度学习模型和支持向量机（SVM），该模型不仅可以在时间序列上进行分类判断，而且还可以实现通过一段时间的流量特征来检测和判断。补充，它可以减少检测时间以及系统负担。
Imperva 2023 年全球 DDoS 威胁形势报告
02 执行摘要.............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................03
基于SDN的DDOS攻击对智能家居的检测和缓解
采用物联网（IoT）在各个领域都激增，冰箱和洗衣机等日常物品现在配备了传感器并连接到Internet。不可否认，此类设备的安全性并非主要是为Internet连接而设计的，它至关重要，但在很大程度上被忽略了。在本文中，我们为实时DDOS攻击检测和缓解SDN的智能家居网络中的实时DDOS攻击检测和缓解。我们在常规操作和DDOS攻击期间捕获网络流量。此捕获的流量用于训练多个机器学习（ML）模型，包括支持向量机（SVM），逻辑回归，决策树和K-最近的邻居（KNN）算法。这些训练有素的模型被执行为SDN控制器应用程序，随后用于实时攻击检测。当我们利用ML技术来保护IoT设备时，我们建议使用SNORT（一种基于签名的检测技术）来保护SDN控制器本身。现实世界实验表明，在攻击后不久，SDN控制器没有鼻涕，导致数据包丢失100％。此外，我们表明ML算法可以有效地将流量分类为良性和攻击流量，而决策树算法的表现优于其他人的精度为99％。