基于HMM的应用层DoS攻击检测方法

为了能快速有效地识别出应用层DoS攻击,提出一种基于HMM的应用层DoS攻击检测方法。该方法以应用层协议关键词和关键词之间的时间间隔作为输入,采用隐马尔可夫模型来快速检测应用层DoS攻击。实验结果表明,该方法对应用层上的多种DoS攻击都具有很高的检测率和较低的误报率。

一种基于概率滑动窗口的应用层DoS攻击防御模型

网络上种类繁多的服务面临着复杂且不安全的生存环境,多种因素威胁着服务的生存,应用层DoS攻击就是其中的重要因素之一。然而,当前防御应用层DoS攻击的方法存在着对合法用户请求的误判,需要额外的硬件设备支持和难以抵御某些低速率攻击等不足。为此,提出了一种全新的应用层DoS攻击防御模型——基于概率的滑动窗口模型PBSWM(probability-based sliding window model)。该模型位于应用层,利用滑动窗口机制控制客户端发送的请求速率和服务器端接收的负载总量,利用概率发送控制在源端阻滞攻击者发送引发较大负载的请求,利用概率接受控制防止来自少量客户的请求占用系统的大部分应用资源。实验结果表明,该模型能够达到降低攻击损害、保障服务生存的目的。

基于应用层的DDoS攻击模型与安全防御策略研究

为了针对目前具有较强隐蔽性的多向量应用层DDo S(Distributed denial of service)攻击方式,对应用层攻击的模型深入分析,提出了应用层发生的Do S(Denial of Service)攻击防御模型。通过构建并弹性获得吸收攻击所需的带宽容量和过滤攻击流量的网络架构以及基于云计算的虚拟防火墙安全策略,减少数据中心受到DDo S攻击的可能性。使用该攻击防御模型能够更好提高数据中心对应用层DDo S攻击的防御能力,改善网络环境。经过验证该模型能够显著提升网络系统的安全性能。