DDOS分布式拒绝服务网络攻击策略

受到科学技术创新与发展的影响,中国计算机网络技术水平得到明显的提升。在计算机使用过程中容易受到分布式拒绝服务网络攻击,即DDOS,容易造成计算机服务器和计算机网络瘫痪,导致计算机网络无法正常提供服务、网络服务器受到一定的损失。针对DDOS分布式拒绝服务网络攻击进行讨论分析,明确常见的DDOS分布式拒绝服务网络攻击方法,提出针对性的网络攻击防御策略。

拒绝服务攻击下的风电场群优化调度研究

电力系统网络层与物理层的深度耦合使得电力系统遭受网络攻击的风险不断上升。风电场群调度系统是自动化调度系统中的复杂信息物理系统,其对于实现发电计划、新能源消纳有重要作用。鉴于网络攻击可以改变调度的最优有功分配,甚至影响电力系统的稳定,文中提出随机受限的拒绝服务攻击下风电场群调度系统模型,该模型在已有风电场群有功调度的基础上,结合Bernoulli分布模拟攻击数据的丢失,制定相应攻击指标模拟攻击方的攻击路线,并以粒子群优化算法对模型进行求解,最后通过某风电场群的仿真调度系统验证所述方法的有效性。

拒绝服务攻击下主动配电网的分布式弹性协同控制

针对以交流微电网为主体的主动配电网系统,考虑在通信延迟和拒绝服务攻击双重影响下的频率恢复与功率分配问题。该文在二级控制的过程中提出了一种基于时变采样技术的通信恢复方法。该方法通过引入采样控制方法消除微电网间通信延迟的影响,并在此基础上设计了一种动态通信恢复机制,以确保系统在攻击影响下尽可能快地恢复通信。利用李雅普诺夫理论证明所设计的方法可以实现配电网频率恢复及功率分配的目标。仿真实验结果表明,在拒绝服务攻击影响下配电网的频率仍可恢复到50 Hz且满足功率分配指标。

网络拒绝服务攻击下主动配电网的分布式弹性协同控制

受到网络拒绝服务攻击的影响,主动配电网会不可避免地发生电压、电流瞬变,导致主动配电网运行安全稳定性下降,因此提出网络拒绝服务攻击下主动配电网的分布式弹性协同控制方法。构建网络拒绝服务攻击模型,在该模型下获取主动配电网电压、电流协同控制目标,设计弹性协同控制器。结合弹性协同控制器和李雅普诺夫理论使电压恢复和电流分配均为0,并设定弹性协同控制区域,使主动配电网趋近于全局优化目标,实现主动配电网的分布式弹性协同控制的目标。由实验结果可知,该方法通过弹性协同控制能够使三相电压、三相电流立刻恢复到原始数值,可以保证主动配电网安全稳定运行。

计及DoS攻击和通信时滞的电力系统负荷频率控制

针对电力系统通信网络中存在的时滞和DoS攻击现象,本文提出了基于采样特性的电力系统离散负荷频率控制方案。首先,计及电力系统负荷波动的情况,在多区域电力系统负荷频率控制系统(LFC)模型的基础上,将通信网络中DoS攻击的危害量化为采样信号连续丢失数,并分别考虑通信网络中通信时滞和输出信号采样特性,建立包含输出状态反馈控制器的电力系统LFC模型。其次,基于此模型,利用含有控制命令更新周期、DoS攻击导致的最大采样信号连续丢失数、通信时滞、H_(∞)稳定指标的双边闭环Lyapunov泛函、LMI技术,提出LFC系统满足一定H_(∞)指标的稳定准则,并给出离散状态输出反馈LFC控制器的设计及求解方法。最后,本文以单区域和双区域LFC系统为例进行了仿真验证。结果表明:与已有文献方法相比,本文方法在保持系统H_(∞)渐近稳定前提下,能够容忍更大的通信时滞,且结果的保守性更低;同时可以看出本文所设计的控制器在保证H_(∞)稳定性能的基础上,对一定能量限制的DoS攻击具有弹性的防御性能。因此本文方案的有效性和优越性得到了验证。

外部干扰和随机DoS攻击下的网联车安全H∞队列控制

针对网联车队列系统易受到干扰和拒绝服务(Denial of service, DoS)攻击问题,提出一种外部干扰和随机DoS攻击作用下的网联车安全H∞队列控制方法.首先,采用马尔科夫随机过程,将网联车随机DoS攻击特性建模为一个随机通信拓扑切换模型,据此设计网联车安全队列控制协议.然后,采用线性矩阵不等式(Linear matrix inequality, LMI)技术计算安全队列控制器参数,并应用Lyapunov-Krasovskii稳定性理论,建立在外部扰动和随机DoS攻击下队列系统稳定性充分条件.在此基础上,分析得到该队列闭环系统的弦稳定性充分条件.最后,通过7辆车组成的队列系统对比仿真实验,验证该方法的优越性.

DoS攻击下抛物型多智能体系统的输出反馈领导-跟随一致性

为了解决抛物型多智能体系统(MASs)在拒绝服务(DoS)攻击下的一致性问题,提出了一种基于输出反馈方法的MASs领导-跟随一致性控制协议来应对恶意攻击者发起的DoS攻击,从而实现智能体在无向通信拓扑图上的领导-跟随一致性。对DoS攻击的频率和持续时间进行了分析,利用Lyapunov稳定性定理推导了抛物型偏微分系统的稳定条件,证明了触发时间间隔不为零,避免了芝诺行为的发生,并通过仿真算例验证了理论结果的有效性。

分布式拒绝服务(DDoS)攻击的实现机理及其防御研究

本文系统分析DDoS攻击产生的机理,发动攻击的常用工具及其最新发展,针对攻击产生的机理,研究防御DDoS攻击的一般策略和攻击机理的分类,并按不同机理分析DDOS攻击的防御问题。最后给出市场上典型DDOS攻击检测与响应系统的主要性能和防御DDOS攻击研究方向。

拒绝服务(DoS)攻击的分析与防御对策

本文引入Dos攻击的原理,分析了网络攻击中最常见的拒绝服务攻击,提出了多种针对拒绝服务攻击的防患于未然的策略,进一步提出在有可能被攻击的情况下如何检测并确认已受攻击。

谈DoS拒绝服务攻击原理及防御

Internet的发展为人们提供了各种便利的同时却因为其本身的漏洞而使人们面临着安全的威胁,一些别有用心的人利用网络协议的漏洞及软件的缺陷对一些无辜的网站或个人PC机进行攻击。拒绝服务器攻击是一种简单有效的攻击方式,而且因为很难防止和追查攻击者而使得这种攻击方式成为黑客们常用的攻击方式。因此需要对拒绝服务器攻击有整体和透彻的理解以防患于未然。

浅谈拒绝服务(DoS)攻击病毒的特征及防范措施

本文阐述了拒绝服务攻击病毒的原理、分类以及针对不同类型的拒绝服务攻击病毒应采取的防范措施,介绍了松辽委信息中心的技术人员在处理拒绝服务攻击病毒过程中的经验,并提出如何保护自身免受拒绝服务攻击的方法以及应养成的基本安全习惯。

DoS(拒绝服务)攻击技术及其防范

DoS攻击,即拒绝服务攻击,是一种常见而有效的网络攻击技术,它通过利用协议或系统的缺陷,采取欺骗或伪装的策略来进行网络攻击,最终使得受害者因为资源耗尽或无法作出正确响应而导致瘫痪,从而无法向合法用户提供正常服务。DoS的最新发展趋势是DDoS。本文介绍了DoS攻击的原理,所利用的相关协议及其漏洞特点,常见的DoS攻击手段或程序,以及如何防范DoS攻击。

IP返回跟踪DoS(拒绝服务)攻击中的压缩边界采样算法

本文描述了IP返回跟踪DoS(拒绝服务 )攻击中的压缩边界采样算法 。

拒绝服务攻击DoS的研究与防范

随着计算机网络和计算机通信技术的发展,拒绝服务攻击DoS越来越多的成为信息安全技术中的研究热点。文章针对黑客常用的拒绝服务攻击DoS进行了深入研究,分析了DoS的攻击手段,提出了DDoS的防范方法,并对DoS的发展趋势进行了相应的预测。

SDN中基于统计与集成自编码器的DDoS攻击检测模型

软件定义网络(Software-defined Networking,SDN)是一种提供细颗粒集中网络管理服务的新型网络体系结构,主要有控制与转发分离、集中控制和开放接口基本特征。SDN由于控制层的集中管理逻辑,控制器被攻击者作为理想的分布式拒绝服务攻击(Distributed Denial-of-Service,DDoS)目标。然而,传统的基于统计的DDoS攻击检测算法常存在误报率高、阈值固定等问题;基于机器学习模型的检测算法常存在计算资源消耗大、泛化性差等问题。为此,文中提出了一种基于统计特征与集成自编码器的DDoS攻击双层检测模型。基于统计的方法提取Rényi熵特征,设置动态阈值判断可疑流量;基于集成自编码器算法对可疑流量进行更精确的DDoS攻击判断。双层检测模型不仅提升了检测效果,解决了误报率高的问题,同时还有效地缩短了检测时间,从而减少了计算资源的消耗。实验结果表明,该模型在不同网络环境下都有较高的准确率,不同数据集检测的F1值最低都达到了98.5%以上,表现出了很强的泛化性。

基于联邦学习的无线通信网络DoS攻击检测方法

无线通信网络受到DoS攻击,会使得网络的负载增加,导致延迟增加。而在无线通信网络中,数据通常分散在多个节点上,这会造成数据泄露和被攻击。为此,提出一种基于联邦学习的无线通信网络DoS攻击检测方法。对初始无线通信网络数据进行预处理和归一化,并采用随机森林算法进行降维处理,去除冗余特征,获得最佳网络数据特征集。将特征集输入到以深度卷积神经网络为通用模型的联邦学习训练模型中,独立训练本地模型并进行模型修正,传输至中心服务器进行聚合,收敛后完成训练。利用训练得到的联邦学习模型检测无线通信网络DoS攻击速率,再与接收者接收的容量最大值进行比较,判断是否有DoS攻击。实验结果表明,所提方法在处理大量数据时具有较高的稳定性和可靠性,能够在短时间内准确地检测出DoS攻击。

基于改进长短期记忆网络的需求响应分布式拒绝服务攻击识别方法

为保障需求响应信息正常交互,确保需求响应工作在各地安全开展,设计一种电力需求响应信息交互下改进的长短期记忆网络识别和检测分布式拒绝服务攻击方法,适用于多类别多特征形式下的需求响应交互流量中的分布式拒绝服务攻击检测分类。首先介绍一种需求响应信息交换规范支持下的电力需求响应流量特征的分类遴选机制;其次,为实现识别需求响应交互系统内部双向流量,引入高斯误差线性单元,建立基于改进的长短期记忆网络的分布式拒绝服务攻击检测模型;最后通过选取需求响应下的流量数据集,设置电网不同状态下不同攻击率的方法进行验证,证明该方法对于需求响应信息交互中多类别分布式拒绝服务攻击具有高辨识率,且能对分布式拒绝服务攻击类型进行准确归类。

融合稀疏注意力机制在DDoS攻击检测中的应用

针对现有的DDoS(distributed denial of service)攻击检测模型面临大量数据时,呈现出检测效率低的问题。为适应当前网络环境,通过研究DDoS攻击检测模型、提取流量特征、计算攻击密度,提出一种基于融合稀疏注意力机制的DDoS攻击检测模型GVBNet(global variable block net),使用攻击密度自适应计算稀疏注意力。利用信息熵以及信息增益分析提取攻击流量的连续字节作为特征向量,通过构建基于GVBNet的网络模型在两种数据集上进行训练。实验结果表明,该方法具有良好的识别效果、检测速度以及抗干扰能力,在不同的环境下具有应用价值。

DOS分布式拒绝服务攻击策略分析

随着网络攻击行为日趋复杂,各种方法相互融合,使网络安全防御更加困难。黑客攻击行为组织性更强,攻击目标从单纯的追求'荣耀感'向获取多方面实际利益的方向转移,网上木马、间谍程序、恶意网站、网络仿冒等的出现和日趋泛滥;手机、掌上电脑等无线终端的处理能力和功能通用性提高,使其日趋接近个人计算机,针对这些无线终端的网络攻击已经开始出现,并将进一步发展。

对拒绝服务说“NO”——DoS攻击的原理与典型方法

实施Dos攻击最重要的就是构造需要的TCP数据，充分利用TCP协议。这些攻击方法都是建立在TCP基础上的。