Web服务中心DDoS攻击的防范机制研究

在互联网时代,应用层的分布式拒绝服务(Distributed Denial of Service,DDoS)攻击已经成为公共网络的一大威胁,导致许多服务器无法提供服务并遭受严重破坏。为了应对这类攻击,提出一种综合防范策略。分析攻击行为的原理和方式,了解用户行为的差异性,设计流量监控系统,实时监测网络流量,并在检测到异常流量时及时警示管理员采取应对措施。此外,通过维护Web服务器的黑名单和使用数据过滤等技术,有效屏蔽不必要的流量。通过综合运用这些策略,可以有效防范应用层的分布式拒绝服务攻击,确保服务器的正常运行。

基于TF-IDF和随机森林算法的Web攻击流量检测方法研究

随着网络技术与应用的发展,Web服务器不可避免地成为了黑客的主要攻击目标.而传统基于正则匹配的Web入侵检测系统存在规则库维护困难、特征库臃肿的问题;基于机器学习的常规检测模型也存在特征提取复杂、识别率较低的问题.针对这些问题,提出一种基于TF-IDF和随机森林构架的Web攻击流量检测模型,该模型使用TF-IDF算法构建词频矩阵,自动提取有效载荷的特征,使用随机森林算法进行分类建模,识别出正常流量与攻击流量.实验结果表明:该方法对攻击流量的检测率达到98.7%,实现了特征自动提取,简化了检测方法,适合于进行Web攻击流量的检测.

基于PyExZ3的Web攻击流量的采集和分类

目前网络上有海量的攻击流量时刻威胁着Web应用的安全。要想直接对攻击流量进行有效搜集并分析难度很大,而要想通过搭建靶机的方式来搜集也十分费时费力且效率低下。针对上述问题,采用符号执行技术,在开源符号执行引擎PyExZ3的基础上,运用循环优化方法和对符号执行基础类型的完善,弥补了PyExZ3的不足,使得改进后的原型系统能够高效可靠地对绝大部分基于Python的Web攻击脚本进行自动化分析。

Web应用防火墙中DDoS防范的设计与实现

分析DDoS攻击的形成及特征,对各种拒绝服务攻击的实现算法进行对比分析。重点研究可用于检测和防御基于HTTP协议的DDoS攻击的方法,消除或者减少HTTP-Flood攻击对Web服务器的影响,从而达到保护Web服务器的目的。最后,将这种检测防御方法移植到Web应用防火墙(WAF)的DDoS模块中,实现Web服务器防范DDoS攻击的最终解决方案。

Flash Crowd与DDoS攻击区分方法研究综述

由于Web服务器的DDoS攻击行为与Flash Crowd非常接近,Flash Crowd与DDoS攻击的区分问题成为网络安全领域新的研究热点。首先概述了Flash Crowd的基本概念与分类,比较了Flash Crowd与DDoS攻击的相似性与差异性;随后详细介绍了目前区分Flash Crowd与DDoS攻击的3类方法:基于流量特征的方法、基于用户行为的方法和基于主机测试的方法;然后介绍了几个目前使用最广泛的数据集;最后对该领域的研究方向进行了预测。

基于数据流攻击特征值的异常流量监测研究

针对预算不高的中小型企业,通过研究流量监测模型,采用准确率以及检测效率高的特征值库检测方法,设计并实现了一个异常流量监测系统。基于Web应用的常见漏洞特别是最新漏洞的攻击代码来设置特征值对流量进行监测,具有数据包解析、异常检测、会话提取、文件提取4个功能。并能通过整体流量的可视化统计分析、协议分析和展示IP访问地图,让用户的体验更加直观清晰,具有低成本、简洁高效的特点。

网络加密流量侧信道攻击研究综述

网络加密流量侧信道攻击通过分析、提取网络应用通信过程中泄露的数据包长度、时间等侧信道信息,能够识别用户的身份和行为,甚至还原用户输入的原始数据。基于信息论建立了网络加密流量侧信道攻击模型,使用统一的模型框架分析了代表性的指纹攻击、击键攻击和语音攻击的方法和效果,讨论了基于隐藏数据包长度和时间信息的防御方法,结合技术发展前沿对未来可能的研究方向进行了展望。