Den nyligen föreslagna TCP-riktade lågprisfördelade Denial-of-Service (LDDoS) attacker skickar färre paket för att attackera legitima flöden genom att utnyttja sårbarheten i TCP trängsel kontroll mekanism. De är svåra att upptäcka samtidigt som de orsakar allvarliga skador på TCP-baserade applikationer. Befintliga metoder kan endast upptäcka förekomsten av en LDDoS-attack, men misslyckas med att identifiera LDDoS-flöden. I detta dokument föreslår vi en ny metrisk – belastningsandel (CPR) – och en HLR-baserad metod för att upptäcka och filtrera LDDoS-attacker genom deras avsikt att överbelasta nätverket. Den viktigaste innovationen i HLR-metoden är dess förmåga att identifiera LDDoS-flöden. Ett flöde med en HLR högre än en fördefinierad tröskel klassificeras som ett LDDoS-flöde, och följaktligen kommer alla dess paket att tappas. Vi analyserar effektiviteten av HLR teoretiskt genom att kvantifiera den genomsnittliga HLR skillnaden mellan normala TCP flöden och LDDoS flöden och visar att HLR kan differentiera dem. Vi utför ns-2 simuleringar, test-bed experiment, och Internet trafik spåranalys för att validera våra analytiska resultat och utvärdera resultatet av den föreslagna metoden. Experimentella resultat visar att den föreslagna HLR-baserade metoden är betydligt effektivare jämfört med en befintlig Discrete Fourier Transform (DFT)-baserad metod - en av de mest effektiva metoder för att upptäcka LDDoS attacker. Vi ger också experimentell vägledning för att välja HLR-tröskeln i praktiken.
Zhang m.fl. I REF föreslogs mätningen av belastningsdeltagande (CPR) och en HLR-baserad metod för att upptäcka och filtrera TCP-skiktets DDos-attacker.
Flow level detection and filtering of low-rate DDoS
{'venue': 'Comput. Networks', 'journal': 'Comput. Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}