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Bluedos：一种新颖的方法来执行和分析DOS攻击对蓝牙设备的攻击
摘要：蓝牙设备的使用正在遍布整个数字景观。随着这些功能的多样性和数量的增加，对蓝牙技术中安全性的关注也会增加。我们的研究主要集中于对蓝牙设备的DOS攻击。我们发现现有工具依赖于Bluez协议堆栈提供的Linux蓝牙驱动程序和实用程序。由于这种依赖，这些工具需要通过蓝牙通信的完整命令，因为它们仅限于基础协议堆栈提供的功能。为了解决此限制，我们使用Bluez Linux协议堆栈（我们的测试床上称为“ Bluedos”）开发了蓝牙驱动程序二进制二进制文件。由于使用C开发了Bluedos，类似于其他Linux驱动程序，因此在操作系统级别的数据包创建和处理蓝牙连接方面提供了更大的灵活性。使用“蓝色DOS”，我们使用信誉良好的品牌的耳机进行了广泛的DOS攻击，以说明潜在的攻击向量。我们还分析了DOS攻击对不同连接参数（例如响应时间）的影响，并引入了新型的L2连接和针对蓝牙设备的L2Connect洪水攻击。我们使用蓝牙嗅探器验证了我们的发现，并根据我们的分析得出结论。
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。
dnsbomb脉动DOS攻击
DNSBOMB攻击旨在使用公开裸露的开放DNS解析器以非常低的资源成本对攻击者产生短而定期的交通爆发，以针对受害者服务器。与传统的基于DNS的DOS攻击类似，攻击者需要能够使用受害者的IP地址来欺骗源IP。根据CAIDA的2024年5月的统计数据，IPv4自治系统（ASE）的21.7％和IPv6 ASE的27.2％允许IP欺骗。攻击者可以利用其中一项ASES中的任何防弹托管服务来进行源IP地址欺骗。此外，攻击者需要启动自己域的DNS查询。该域可以通过在任何云平台中托管的任何域注册平台以及有限的资源要求购买的权威名称服务器购买。
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。