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World File Search SystemDDoS
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。
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。
使用快速流规则
分布式拒绝服务（DDOS）攻击始终对网络构成主要威胁，或者作为更复杂的攻击的掩护。近年来，随着大量物联网节点，诸如botnets-as-a-service等的扩增平台等进展，DOS攻击的数量大大增加，并且攻击变得更加复杂。软件定义的网络工作（SDN）的新范式可实现对网络的集中视图，该视图有望有效地检测和缓解此类攻击。这种现代方法可暴露更多的攻击领域，例如缓冲饱和，链接洪水，流台溢出（FTO）和控制器饱和。在本文中，我们提出了一种新颖，非常轻巧，简单但有效，集成的方法，被称为DataPlane-DDOS（快速）中的快速传播，以检测和缓解SDN场景中的多次DOS攻击。我们的Ap-proach夫妻基于IP分配的网络分割，以产生一组新型的流量规则，可用于以较小数量的总体规则来积极地预防FTO，同时为快速检测的能力添加了一个快速检测的能力，从而可以使用较小的整体规则，从而生成一组新型的流量规则。我们使用Mininet和Ryu评估了提出的方案的性能 - 降低其在检测和减轻几次攻击的同时，在保持网络性能的同时，揭示其有效性。
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。
量子计算和机器学习在网络安全中的应用：智能微电网上的分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击检测
摘要：机器学习 (ML) 正在有效地颠覆和现代化城市，改善移动、安全、机器人、医疗保健、电力、金融等服务质量。尽管机器学习算法取得了不可否认的成功，但它需要高速计算硬件进行大量计算，以应对模型复杂性和承诺，从而获得高效、可靠且有弹性的解决方案。量子计算 (QC) 被认为是一种强有力的候选者，可帮助机器学习达到最佳性能，尤其是在网络安全问题和数字防御方面。本文提出了量子支持向量机 (QSVM) 模型来检测智能微电网 (SMG) 上的分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击。针对真实的 DDoS 攻击实例数据集对我们的方法的评估表明了我们提出的模型的有效性。最后，本文总结了将机器学习与量子计算相结合的一些未解决的问题和挑战。
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。
Imperva 2023 年全球 DDoS 威胁形势报告
02 执行摘要.............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................03
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。
AI 自适应 POW：用于 DDoS 防御的 AI 辅助工作量证明 (POW) 框架
在客户端-服务器架构中，负载均衡器负责验证和分配各个服务器实例之间的传入客户端请求。这可以防止单个服务器实例不堪重负。客户端通过发起请求开始交互。成功建立连接后，负载均衡器将请求放在服务器队列上。假设服务器的队列大小是有限的，大量恶意流量可能会耗尽此队列，使其无法处理真正的客户端请求。在本文的范围内，我们重新讨论了容量密集型分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击。在这里，对手假装是真正的客户端，从而消耗大量服务器资源，并且几乎没有资源留给真正的客户端。一种可能的防御策略是强制所有连接的客户端在初始客户端-服务器连接建立阶段解决工作量证明计算难题。通用工作量证明 (POW) 框架由难题生成器、难题解答器和难题验证器组成。谜题生成器将谜题发送给解算器，解算器解开谜题并将解决方案发送给验证器。这些谜题的难度级别不同，即每个谜题需要不同数量的计算资源才能解决。解决谜题的任务会在交互过程中引入延迟，并且此延迟时间与谜题难度成正比。在本文中，我们使用 Java 编程语言 AI Adaptive POW 构建了一个基于 POW 的 DDoS 防御框架。该框架由人工智能 (AI) 协助，通过分配适当的 POW 谜题自适应地减慢对抗流量，从而在持续的 DDoS 攻击期间提高服务器的可用性。我们的 AI Adaptive POW 框架利用声誉分数来指导决定每个客户端应该解决多难的谜题。声誉分数是一种启发式方法，可指导系统区分真实客户端和恶意客户端。此启发式方法是使用检查传入客户端请求特征的 AI 算法计算的。