国产成人毛片毛片久久网_国产午夜激无码av毛片不_国产乱对白精彩在线播放_av资源站中文字幕_亚洲男人的天堂网站_国产成 人 综合 亚洲网_中国国产激情一区_少妇一级淫片免费放_亚洲一本大道av久在线播放_免费观看美女裸体网站

2024分布式拒絕服務(wù)（DDoS）攻擊已成為網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域面臨的一大挑戰(zhàn)。為了有效應(yīng)對(duì)這種攻擊，研究者們提出了多種檢測(cè)模型和技術(shù)。本文將對(duì)幾種具有代表性的DDoS攻擊檢測(cè)模型進(jìn)行綜述，包括基于多維條件熵、隨機(jī)森林分類模型、用戶行為異常檢測(cè)、流量和IP熵特性、區(qū)塊鏈技術(shù)、以及基于RDF-SVM的檢測(cè)方法等。

1. SDN中基于多維條件熵的DDoS攻擊檢測(cè)與防護(hù)研究

該研究利用SDN控制器對(duì)全局流表的流表項(xiàng)進(jìn)行提取，通過(guò)計(jì)算多個(gè)流表項(xiàng)的條件熵得到多維向量，并使用滑動(dòng)窗口下的非參數(shù)CUSUM算法進(jìn)行攻擊判別。當(dāng)檢測(cè)到攻擊時(shí)，控制器會(huì)分析多維條件熵值以建立攻擊路徑，并進(jìn)行攻擊溯源，找到攻擊源頭。接著，通過(guò)向靠近攻擊源的交換機(jī)下發(fā)新的流表，采取多種攻擊緩解手段，如過(guò)濾攻擊數(shù)據(jù)包、限制流量發(fā)送速率、平衡鏈路負(fù)載等。這種方法充分利用了SDN的集中控制和軟件驅(qū)動(dòng)特性，實(shí)現(xiàn)了快速準(zhǔn)確的DDoS攻擊檢測(cè)和防護(hù)。

2. 基于隨機(jī)森林分類模型的DDoS攻擊檢測(cè)方法

該研究將數(shù)據(jù)流信息熵作為分類標(biāo)準(zhǔn)，采用SIDI、SIDP和DPDI三個(gè)信息熵來(lái)分別表征三種多對(duì)一的特征。然后，使用基于隨機(jī)森林分類模型對(duì)TCP洪水攻擊、UDP洪水攻擊、ICMP洪水攻擊等三種常見(jiàn)的攻擊方式進(jìn)行分類檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型能夠較為準(zhǔn)確地區(qū)分正常流量和攻擊流量，并且與HMM、SVM方法相比，具有較高的檢測(cè)率和較低的誤報(bào)率。

3. 應(yīng)用層DDoS攻擊的用戶行為異常檢測(cè)

該研究從HTTP Web服務(wù)器日志中提取請(qǐng)求資源的用戶行為實(shí)例，并應(yīng)用主成分分析（PCA）子空間異常檢測(cè)方法來(lái)檢測(cè)異常行為實(shí)例。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，使用PCA子空間異常檢測(cè)用戶行為數(shù)據(jù)，可以檢測(cè)應(yīng)用層DDoS攻擊，即使攻擊者試圖模仿一定程度上的正常用戶行為。

4. 基于流量和IP熵特性的DDoS攻擊檢測(cè)方法

該研究針對(duì)現(xiàn)有DDoS攻擊檢測(cè)率低、誤報(bào)率較高的問(wèn)題，根據(jù)DDoS攻擊發(fā)生時(shí)的流量特性和IP熵特性，建立了相應(yīng)的流量隸屬函數(shù)和IP熵隸屬函數(shù)。提出了基于流量和IP熵特性的DDoS攻擊檢測(cè)算法，該算法綜合考慮了流量和IP熵特性，準(zhǔn)確地檢測(cè)出了DDoS攻擊，降低了誤報(bào)率，提高了檢測(cè)率。

5. 基于區(qū)塊鏈技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)DDoS聯(lián)合防御方法研究

該研究為了方便跨組織的DDoS防御，提出了基于區(qū)塊鏈技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)DDoS聯(lián)合防御方法。該方法利用以太坊智能合約授權(quán)用戶可以更新DDoS攻擊者名單，所有用戶可以查詢DDoS攻擊者名單。由于利用了區(qū)塊鏈的不可篡改性和智能合約的可編程性，該方法具有跨組織聯(lián)合防御、無(wú)法干擾、可擴(kuò)展性強(qiáng)等特點(diǎn)。

6. 基于RDF-SVM的DDoS攻擊檢測(cè)研究

還有其他更多的檢測(cè)模型，通過(guò)考慮特征選擇在DDoS攻擊檢測(cè)中的重要性，DDOS攻擊,DDOS防御,Ddos防護(hù),DDoS攻擊檢測(cè)模型,設(shè)計(jì)了RDF-SVM算法。該算法利用隨機(jī)森林計(jì)算特征重要性和SVM對(duì)特征進(jìn)行重新篩選，避免了特征的錯(cuò)誤消除。最后得到最優(yōu)的特征子集，達(dá)到較高的檢測(cè)率和召回率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，RDF-SVM算法可以在KDD99數(shù)據(jù)集上選擇最優(yōu)特征子集，并且還可以區(qū)分DDoS攻擊流量和正常流量（Flash Crowd）在真實(shí)環(huán)境下采集的DDoS數(shù)據(jù)集。與CART、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Logistic回歸、AdaBoost和SVM等方法相比，RDF-SVM算法在檢測(cè)率和召回率方面表現(xiàn)更優(yōu)。

DDoS攻擊檢測(cè)模型和技術(shù)在不斷發(fā)展和創(chuàng)新�；�于多維條件熵、隨機(jī)森林分類模型、用戶行為異常檢測(cè)、流量和IP熵特性、區(qū)塊鏈技術(shù)以及基于RDF-SVM的檢測(cè)方法等方法各具特色，適用于不同場(chǎng)景和需求。未來(lái)隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷進(jìn)步和安全威脅的不斷演變，DDoS攻擊檢測(cè)模型將繼續(xù)得到優(yōu)化和完善。