与传统的基于低层协议的DDoS攻击相比,应用层DDoS具有更加显著的攻击效果,而且更加难以检测。现有的解决方法包括:特征检测、流量限制、隐半马尔可夫模型等。这些方法在检测应用层DDoS攻击(如,HTTP Get Flood)攻击时检测率不高或者检测...与传统的基于低层协议的DDoS攻击相比,应用层DDoS具有更加显著的攻击效果,而且更加难以检测。现有的解决方法包括:特征检测、流量限制、隐半马尔可夫模型等。这些方法在检测应用层DDoS攻击(如,HTTP Get Flood)攻击时检测率不高或者检测速度较慢。提出的基于用户浏览行为的检测方法对HTTPFlood攻击检测效果明显得到改善。展开更多
DDoS(Distributed Denial of Service)攻击防护是目前的重要热点问题之一。我们提出了一套高效率的DDoS攻击防护方法,采用了一种基于元数据大数据分析的检测系统识别DDoS攻击包,总结经验数据而形成流量控制规则,通过分流器或者是...DDoS(Distributed Denial of Service)攻击防护是目前的重要热点问题之一。我们提出了一套高效率的DDoS攻击防护方法,采用了一种基于元数据大数据分析的检测系统识别DDoS攻击包,总结经验数据而形成流量控制规则,通过分流器或者是内联设备(inline device,指内网防火墙APS,ADS或者负载均衡设备)采用了ACL(访问控制列表)进行了速率限制、流量清洗或丢包处理。我们的方法还实现了万兆流量线速处理,并且通过了运行商在网测试。总结了国内常见的主要的DDoS攻击,特别是应用型的DDoS攻击的流量特征。展开更多
文摘与传统的基于低层协议的DDoS攻击相比,应用层DDoS具有更加显著的攻击效果,而且更加难以检测。现有的解决方法包括:特征检测、流量限制、隐半马尔可夫模型等。这些方法在检测应用层DDoS攻击(如,HTTP Get Flood)攻击时检测率不高或者检测速度较慢。提出的基于用户浏览行为的检测方法对HTTPFlood攻击检测效果明显得到改善。
文摘DDoS(Distributed Denial of Service)攻击防护是目前的重要热点问题之一。我们提出了一套高效率的DDoS攻击防护方法,采用了一种基于元数据大数据分析的检测系统识别DDoS攻击包,总结经验数据而形成流量控制规则,通过分流器或者是内联设备(inline device,指内网防火墙APS,ADS或者负载均衡设备)采用了ACL(访问控制列表)进行了速率限制、流量清洗或丢包处理。我们的方法还实现了万兆流量线速处理,并且通过了运行商在网测试。总结了国内常见的主要的DDoS攻击,特别是应用型的DDoS攻击的流量特征。