基于自适应包标记的IP回溯

防御分布式拒绝服务攻击是当前网络安全中最难解决的问题之一。在各种解决方法中,自适应概率包标记受到了广泛的重视,因为算法中路径上的每个路由器根据一定策略自适应的概率标记过往的数据包,从而受害者可以用最短的重构时间,对攻击者进行IP回溯,找出攻击路径并发现攻击源。文中提出了一种自适应的标记策略。通过实验验证相比于常用策略,该策略重构路径所需的数据包明显减少,有效地减少了重构计算量和伪证性。

基于自适应包标记算法的改进

分布式拒绝服务(DDoS)攻击是目前最难处理的网络难题之一,研究人员针对分布式拒绝服务攻击提出了多种方案,这些方案都各有优缺点。其中由Savage等人提出的概率包标记方案受到了广泛的重视,并在此基础上T.Peng等人提出了自适应概率包标记方案APPM算法。利用TTL域改进了一种自适应策略,经实验验证受害者用较少的数据包即可重构出攻击路径,有效地减少了重构路径的计算量,这为受害者及早地响应攻击争取了更多的时间。

防TTL值欺骗的数据包标记算法研究

分布式拒绝服务攻击是目前最难处理的网络难题之一,针对分布式拒绝服务攻击提出了多种应对方案,这些方案都各有优缺点,但其中自适应概率包标记受到了广泛地重视和运用。针对攻击者对TTL初始值的伪造提出了一种自适应策略,有利于防止TTL值的伪造,减少路由器处理器的负担,节省了IP包头的空间。

基于智能包过滤的DDoS防御模型

介绍了基于追踪的包过滤的原理。根据自适应包标记(Adjusted Probabilistic PacketMaking,APPM)追踪技术,设计了一种基于追踪的智能包过滤模型以防御DDoS攻击。

改进的基于认证的DDoS源追踪方案

利用基于双钥序列的消息认证码理论,以自适应概率包标记和高级包标记Ⅱ为基础,针对当前危害甚大的拒绝服务攻击,提出了一种改进的基于认证的DDoS源IP追踪方案。以自适应概率为基础,既达到了较高的追踪收敛率,又能最大限度地降低攻击者伪造数据包的余地。采用基于双钥序列的HMAC算法,对标记信息进行认证,防止攻击者修改已有的标记信息,达到较高的安全性和抗干扰性。

IP追踪技术压缩边分片采样算法的改进

IP追踪技术是防御拒绝服务攻击(DoS)的重要措施.文中针对用于IP追踪的压缩边分片采样算法(CEFS)存在的不足,提出了标注分片自适应概率包标记算法(LFAPPM).该算法通过扩大标记空间和采用自适应概率的方法,减少了重构路径所需包数,并通过给分片加标注,减少了重构路径的计算量和误报数,而且通过初始化没被边界路由器标记的包标记空间,加强了抗干扰性.与其他算法进行比较,LFAPPM算法各种性能指标较优.