CoMM:基于协作标记与缓解的实时IP反向追踪模型

实时性对于在DoS或DDoS网络攻击中发送假源地址包的主机进行IP反向追踪非常重要.提出一个IP实时反向追踪的模型CoMM(CooperativeMarkingandMitigation),在受害者主动参与和自治网络协调员的帮助下推测攻击路径,局部推测的攻击路径可以帮助受害者推测的攻击路径进行验证,上游路由器采取限速方式减小攻击程度的同时保证合法用户流量的传输和受害者正常推测攻击路径的流量需要,并有效的降低路由器参加追踪的开销.

使用ns2模拟与改进PPM算法

根据推测路径需要的数据包数量、推测复杂性和误报率等参数,对不同的随机包标记(PPM)算法进行了评价.通过扩充ns2、确定攻击拓扑和攻击流量建立一个模拟测试环境,实际模拟并对比分析了各种PPM算法,可测试大规模DDoS攻击下各种PPM算法反向追踪的执行效果.根据模拟过程和结果,提出PPM的改进方向,从而有效提高了反向追踪的实时性.

实时IP反向追踪的研究方法

实时性对于在DoS或DDoS网络攻击中发送假源地址包的主机进行IP反向追踪非常重要。实时的IP反向追踪可在洪水源头处阻止攻击.是建立对网络攻击的网络范围的有效、快速、自动响应的基础。本文分析了IP反向追踪的模型和分类,在比较当前关于提高IP反向追踪实时性研究的基础上,针对其计算复杂性、路由器开销、误报率等,提出实时IP反向追踪需解决的关键问题。为了说明IP反向追踪实时性的重要性和可行性,建立了一个随机包标记算法测试环境。

大流量优先的实时IP随机包标记反向追踪

在现有IP随机包标记反向追踪算法实时性的研究基础上,分析了标记概率、推测路径需要的数据包数量和攻击路径距离的关系,提出一个大流量优先的实时IP随机包标记反向追踪方法LTFMS,利用路由器节点当前流量统计,受害者可在最短时间内推测出主要攻击路径。通过建立模拟测试环境实验分析,对于大规模DDoS攻击,该方法在相同时间内可比现有方法推测出更多的攻击路径。