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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。
印度国家空间促进与授权中心（IN-SPACe）是印度空间部（DoS）下属的一个独立机构，负责促进和授权
- UR）在班加罗尔促销局任职。 资质： (a) 学历：获得认可大学的一级 B 技术学位，成绩至少 65% 或 CGPA 6.84/10。 期望：市场营销/商业经济学/商业/工业关系/同等学历 MBA /同等学历。 (b) 经验：助理主任至少 6 年经验，副主任至少 12 年经验（如果拥有 MBA/同等学历，则为 10 年），担任 (i) 国家级项目/计划或协调业务促进活动的高级项目经理/中层经理。（或）（ii）教授市场营销/商业经济学/商业学科。 期望：对太空领域有一定的了解。 职责描述：与职位编号 1 相同。** 注意：可以为职位编号：1 和 1A 提交单个申请。 （职位编号 2）副/助理主任 - 公共关系和
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。
DOS地理空间数据策略 - 签名
Table 1-4: GDS Strategic Goals and Objectives ............................................................................. 7 Table 5: Acronyms ........................................................................................................................ 29 Table 6: GDS Strategic Goals & EDS Strategic Goals ................................................................. 31 Table 7: GDS Strategic Goals & NSDI战略计划目标.......................................................................................................................................................................................................................................................................................
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。
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。