DNS服务中的Internet访问行为测量研究

借助于中国互联网络信息中心负责管理的国家顶级域名系统资源,对当前CN顶级域名DNS服务请求进行了宏观测量和分析。研究发现,CN国家域名整体查询频度特征服从类Zipf’s分布,递归服务器域名查询量遵从广延指数分布,即CN国家域名的DNS服务请求具有整体集中分布的特征和域名查询模式的时间局部特征。这些关于国家域名服务的整体认识和全局性描述对于深入了解我国国家域名系统的整体运行状况,科学认识我国宏观网络发展特征具有重要意义。

基于W-Kmeans算法的DNS流量异常检测

为了对DNS查询进行有效检测,及时发现DNS流量异常,提出了适合于检测DNS流量异常的权重Kmeans(W-Kmeans)算法。对CN顶级域2009年5月19日的原始查询日志抽取有用信息,提取相关的向量特征,对不同的向量特征赋予不同的权重值。利用W-Kmeans算法对查询日志进行聚类检测,并分析了算法各种参数选择的影响。5.19事件的DNS查询检测结果表明,W-Kmeans算法可以有效检测DNS流量异常的发生。

一种快速评估DDoS攻击对DNS权威服务影响的方法

针对DNS权威服务器遭受拒绝服务攻击的场景,为计算权威服务器应答成功率受攻击影响程度,提出了结合历史数据快速评估每个域名解析服务实际影响的方法,以解决由于递归服务器失败重试策略不同、域名TTL配置不同、域名访问频率不同等因素导致多个域名查询量同时上升下降的噪声影响。针对2013年8月25日CN权威服务器遭受拒绝服务攻击事件,选取了攻击前后新浪微博t.cn、weibo.cn的CN权威查询日志进行分析。

基于k-means算法的DNS查询模式分析

为了研究互联网用户对网站的访问模式,借助中国互联网络信息中心负责管理的国家域名系统资源,选取了一整天CN域名权威服务器的日志。提出了域名规约的方法,将日志中的域名合并为二级域名或者CN下41个类别和行政区的三级域名。该方法不仅保留了用户对网站的访问信息,而且能够达到压缩数据的目的。采用k-means算法对所提取的IP和域名的时间行为特征矢量进行聚类。结果表明:根据时间行为模式的不同,IP地址有3个主要类别,即攻击者、主要ISP的递归服务器和非主流递归服务器;域名有4个主要类别,对其中大量访问的域名进一步分类,找到了真正体现绝大多数用户网络访问需求的域名集合。