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World File Search SystemDDOS
基于机器学习的DDOS攻击分析...
摘要。本文将允许用户搜索有关全球 DDOS 攻击的必要信息并预测未来的攻击，检查其网络保护是否有效，并帮助对其进行调试。目的是调查可能的 DDOS 攻击，预测对指定 IP 地址的可能攻击、攻击持续时间、服务器负载。工作对象是全球 DDOS 攻击。工作主题是研究 2019 年期间从世界各地收集的 DDOS 攻击。这项工作的主要任务是开发产品的软件实现、机器学习方法，这将有助于调查和预测 DDOS 攻击的活动。该程序应有助于根据以前的黑客攻击预测和预测 DDOS 风险；预测攻击时间、传输的数据包数量、服务器负载等。无论如何，这个主题领域现在仍然是从 21 世纪初到现在最相关的主题之一，并且很可能在未来几年内保持相关性。
基于...的 DDoS 攻击机器学习检测
图 2 显示了具有相同 Hurst 值和不同系数值 k 的两个模型流量实现。两个实现具有相同的平均值，但突发程度不同：上面的实现的最大突发值高达 80，下面的实现的最大值高达 200。为了模拟攻击实现，使用了 [28] 中详细描述的数据集。这项工作介绍了收集 SNMP-MIB 真实统计数据的机制及其用法。进行了真实的实验，其中有六种类型的 DoS 攻击和暴力攻击。流量数据是从 SNMP 代理收集的。数据集包含 4998 条记录，其中每条记录包含 34 个 MIB 变量，这些变量被分为相应的组，即：接口、IP、TCP 和 ICMP。图 3 显示了一些用于模拟攻击流量的攻击实现。
DDOS攻击检测和物联网中的性能分析...
摘要。Internet是设备的最常见连接工具，例如计算机，手机，智能手表等。这些设备与指定的服务器通信以提供信息。在这里，我们指的是连接众多称为物联网（IoT）的自动设备的系统。由于设备是不同类别的，有时很小，因此为有需要的人提供全面的安全性变得具有挑战性。但是，物联网上的传感器收集了大量数据，巨大的网络成为企业家的吸引力目标。对物联网的几项攻击之一是分发拒绝服务（DDOS）。机器学习可以在识别物联网中的这些攻击中起关键作用，因为它可以分析大量数据。机器学习模型可以学习合法的train tagre tagre模式，然后确定偏离学习模式的恶意数据包。分类技术可以根据与之相关的几个属性将恶意数据包与真正的数据包区分开。这项工作使用分类技术，例如随机森林，梯度提升和XGBoost来确定trail iC中的恶意数据包。分析表明，诸如Smote和Adasyn之类的平衡技术对于提高技术的性能至关重要。
DDOS攻击缓解防火墙按需（FOD）和稀有平台
分布式拒绝服务（DDOS）攻击是使合法客户无法访问的关键服务的主要网络攻击。DDOS攻击后果对其受害者来说是严重的，涉及对公众形象的重大经济损失和负面影响。尽管已经提出了各种DDOS保护解决方案，但其中大多数提供了有限的灵活性，其部署通常仅限于单域环境。因此，尽管受到攻击的受害者通常可以在防火墙设备上安装缓解规则，但一旦攻击结束并不简单，就将其删除，同时定义跨上游缓解剂的颗粒过滤策略受到了很大的阻碍。我们的论文介绍了两个开源géant项目的整合，即学术界，研究与教育平台的路由器（稀有）平台和防火墙（FOD），以在多域网络环境中进行有效的DDOS攻击保护。我们的方法依赖于广泛使用的工具和协议（例如NetFlow，BGP FlowsPec），以检测正在进行的攻击并根据缓解规则进行准确过滤攻击流量，这可以很容易地传播到上游网络。我们的系统通过基于特定的BGP FlowsPEC广告启用动态安装和删除缓解规则来提高灵活性。特别重点将放在开发的自动解决方案上，以促进我们的安全机制实验。我们的实验表明，我们提出的机制能够有效保护网络基础架构免受DDOS攻击。使用ContainerLab详细阐述了原型，该原型允许用户在其基础架构中快速部署Docker容器的轻量级设置，并易于模拟网络环境，以执行与DDOS攻击检测和缓解相关的实验。
使用熵检测软件定义网络中的 DDoS 攻击
摘要：软件定义网络(SDN)是近年来最常用的网络架构之一，随着互联网用户数量的大幅度增加，网络安全威胁出现得也更加频繁，这给SDN带来了更多的关注，而分布式拒绝服务(DDoS)攻击是软件定义网络中最危险和最常见的攻击之一，传统的利用熵的攻击检测方法存在攻击检测速度慢、检测效果差等缺陷。为了解决这一问题，提出了一种融合熵的方法，通过衡量网络事件的随机性来检测攻击，该方法具有攻击检测速度快、熵值下降明显的优点，有效利用了信息熵和对数能量熵的互补性。实验结果表明，攻击场景的熵值比正常场景降低了91.25%，与其他攻击检测方法相比具有更大的优势和意义。
基于签名的实时检测和预防云环境中的 DDOS 攻击
由于分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击日益猖獗，云环境中的安全问题变得至关重要。这种攻击会严重破坏服务并造成重大的财务和数据损失。由于缺乏预定义的检测签名，传统的安全机制（如入侵检测系统 (IDS) 和防火墙）通常难以检测和缓解不断演变的新威胁。本文提出了一种专门针对云环境的实时签名检测机制。所提出的系统可以实时生成签名，从而能够识别和预防新出现的 DDoS 攻击。通过大量的实验评估验证了该解决方案的有效性，证明了其能够减少攻击影响并增强云安全性。
使用RADWare的端到端DDOS保护解决方案捍卫您的网络和应用程序
网络安全人员和技能的短缺继续影响组织，全球网络安全劳动力差距在2022年达到340万人。这种短缺正在恶化并影响组织对抗网络攻击的能力。短缺的原因包括无法找到合格的人才，高级员工流失，预算有限以及无法提供竞争性工资。为了应对这一挑战，组织可以采取三个关键措施：安全工具的合并以降低复杂性，自动化流程以减轻员工的工作量以及利用完全管理的安全服务将某些职能外包给专家提供者。这些措施可帮助组织维持有效的网络安全计划并增强保护，同时减轻内部员工的负担。
使用强化学习和智能合约智能预防DDOS攻击
文献综述了RL在DDOS预防中的应用，最近出现在文献中。作者（Javadpour等人2023）开发了一种基于切片的基于切片的增强学习（SIRH）模型，该模型允许在5G网络中与其他切片中隔离的折衷切片，从而导致减轻减轻。（He等人） 2024），作者提出了一个基于RL的可转移网络入侵系统，以驱动网络流量异常值。 智能合约也已成功应用于DDOS预防研究。 （Yakubu等人 2023）通过利用以太坊区块链网络上的创新合同来创建身份验证系统，重点关注DDOS攻击。 这与单个服务器排队系统结合使用，该系统已设法服务重新任务并减轻攻击。（He等人2024），作者提出了一个基于RL的可转移网络入侵系统，以驱动网络流量异常值。智能合约也已成功应用于DDOS预防研究。（Yakubu等人2023）通过利用以太坊区块链网络上的创新合同来创建身份验证系统，重点关注DDOS攻击。这与单个服务器排队系统结合使用，该系统已设法服务重新任务并减轻攻击。
5GDAD：基于5G P4的DDOS攻击检测的深度学习方法
摘要 - 5G网络的快节奏增长以及6G技术的出现，强调了强大的安全措施对维护通信基础架构的至关重要。5G数据网络中的一个关键安全问题分布式为拒绝服务（DDOS）AT-TACS，该问题专门针对基于GTP的协议，这是一个重大威胁。但是，网络遥测数据提供了有关网络流量性质的丰富信息来源，可用于检测和预测DDOS攻击。我们提出了一个新的框架，用于在5G网络中收集和处理大量遥测数据，利用最先进的技术，包括基于P4的基于P4的用户平面功能（UPF）和数据处理单元（DPU）中的数据平面可编程性。此外，我们提出了一种使用卷积神经网络（CNN）来检测DDOS攻击的反向检测方法，用于对网络流量进行实时深度学习分析。我们的结果证明了我们框架的有效性，达到了令人印象深刻的98.6％精度和98％的F1得分。索引术语 - 网络，DDOS，检测，P4lang，teleme-tre，流量分析