基于快速独立成分分析的RoQ攻击检测方法

降质服务(Reduction of Quality,RoQ)攻击比传统的拒绝服务攻击(Denial of Service,DoS)攻击更具有隐秘性和多变性,这使得检测该攻击十分困难。为提高检测准确率并及时定位攻击源,该文将攻击流量提取建模为一个盲源分离过程,提出了基于快速ICA(Independent Component Analysis)的攻击流特征提取算法,从若干观测网络和终端设备中分离出RoQ攻击流,然后提取表征攻击流的特征参数。接着设计了一种基于支持向量机的协同检测系统和检测算法,通过用已标记的有攻击和无攻击的样本训练SVM分类器,最终实现RoQ攻击的检测。仿真结果表明该方法能够有效检测并定位伪造IP地址的RoQ攻击,检测率达到90%以上,而选取合适的ICA参数会提高检测效果。

骨干网络中RoQ攻击的监测、定位和识别

降质(reduction of quality,RoQ)攻击是一种非典型拒绝服务攻击,它利用TCP自适应机制的安全漏洞能够显著降低或抑制TCP服务质量,且具有很强的隐蔽性.现有的研究集中在针对单条网络链路上的攻击和检测.但是,RoQ攻击的对象并不局限于此,它既可以对单条链路发动攻击,也可以有选择的对多条链路(甚至整个网络)发起攻击,造成更大的危害,所以需要有一种能够从网络全局角度分析和识别的方法.为此,提出了一种基于骨干网络流量分析的异常监测、定位和识别的方法 MIL-RoQ(monitoring,identifying and locating the RoQ attack in backbone network).主要使用主成分分析(principal component analysis,PCA)和频谱分析(spectrum analysis)技术对骨干流量进行流量建模分析,从全局角度监测网络流量变化情况,能够同时分析和判断多条链路的异常情况,并能准确识别出RoQ攻击.使用了CERNET骨干网络数据进行实验分析,结果表明该方法能够有效地定位和识别RoQ攻击;同时,攻击识别时只需要使用局部的流量数据,因而能显著降低计算量和复杂度.

基于量子谐振子的RoQ攻击识别方法

针对当前降质服务攻击给TCP服务质量带来的问题,提出了一种基于量子谐振子算法的RoQ攻击识别方法.该方法以量子谐振子为载波,计算量子谐振子从高能态向基本态转变过程,以此监测统计异常网络流和数据包丢失变化,对降质攻击进行识别.实验结果表明,该方法能够有效刻画漏检率、丢失率等参数变化,准确识别降质攻击.

无线VoIP系统MAC层RoQ攻击仿真研究

随着无线VoIP技术的不断发展,其安全问题倍受关注。通过介绍无线VoIP系统MAC层的RoQ攻击原理,用网络仿真工具NS2模拟了RoQ攻击。实验结果表明,RoQ攻击大量占用无线信道资源,使语音数据包丢失以及网络延迟明显增大,进而导致无线VoIP用户无法使用语音服务。