Abstract-Flash-crowd attacker är den mest ondskefulla formen av distribuerad överbelastning (DDoS). De översvämmar offret med serviceförfrågningar från många robotar. Anfallsförfrågningar är identiska i innehåll som de som genereras av legitima, mänskliga användare, och bots skickar i en låg takt för att verka icke-aggressiva dessa funktioner besegrar många befintliga DDoS försvar. Vi föreslår försvar mot flash-crowd attacker via mänskligt beteende modellering, som skiljer DDoS bots från mänskliga användare. Nuvarande tillvägagångssätt för differentiering av mänskliga-vs-bot, såsom grafiska pussel, är otillräckliga och irriterande för människor, medan våra försvar är mycket transparenta. Vi modellerar tre aspekter av mänskligt beteende: a) begära dynamik, genom att lära sig flera utvalda funktioner i människans interaktionsdynamik, och upptäcka bots som uppvisar högre aggressivitet i en eller flera av dessa funktioner, b) begära semantik, genom att lära övergångssannolikhet för användarförfrågningar, och upptäcka bots som genererar giltiga men låg sannolikhetssekvenser, och c) förmåga att bearbeta visuella signaler, genom att inbädda i serversvar mänskliga-osynliga objekt, som inte kan upptäckas genom automatiserad analys, och flaging användare som besöker dem som bots. Vi utvärderar vårt försvar prestanda på en rad webbtrafikloggar, sammanflätade med syntetiskt genererade attacker, och drar slutsatsen att de höjer ribban för en framgångsrik, ihållande attack mot botnät vars storlek är större än den som observerats i 1-5% av DDoS attacker idag.
Georgios Oikonomou och Jelena Mirkovic REF föreslog försvar mot DDoS-attacker i applikationsskiktet via modellering av mänskligt beteende som skiljer DDoS-robotar från mänskliga användare.
Modeling Human Behavior for Defense Against Flash-Crowd Attacks
{'venue': '2009 IEEE International Conference on Communications', 'journal': '2009 IEEE International Conference on Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}