56、内容分发网络与VoIP会话发起的拒绝服务放大攻击分析

内容分发网络与VoIP会话发起的拒绝服务放大攻击分析

在当今数字化时代,网络安全问题愈发复杂和严峻。内容分发网络(CDN)和VoIP会话发起协议(SIP)在网络服务中扮演着重要角色,但它们也面临着各种安全威胁,尤其是拒绝服务(DoS)放大攻击。本文将深入探讨CDN面临的DoS攻击风险,以及SIP协议中DoS放大攻击的检测与防御。

内容分发网络(CDN)的DoS攻击风险

CDN旨在通过在全球多个节点缓存内容,提高网站的访问速度和可用性。然而,研究发现CDN不仅可能无法保护其用户免受DoS攻击,甚至可能被攻击者利用来放大攻击效果。

以Coral CDN为例,攻击者可以利用它对自己的网站发起攻击,实现攻击效果的数量级放大。虽然在商业CDN上进行实际攻击实验是不可行的,但研究表明,像Akamai和Limelight这样的领先商业CDN都存在这种攻击所需的漏洞。攻击者可以采取以下步骤进行攻击:
1. 绕过服务器选择 :向CDN平台内的任意边缘服务器发送请求,绕过CDN的服务器选择机制。
2. 穿透缓存 :穿透CDN的缓存,使每个请求都能到达源网站。
3. 消耗带宽 :利用边缘服务器消耗处理源网站请求所需的全部带宽,而自身几乎不消耗带宽。

为了应对这些攻击,CDN及其用户可以采取一些实际措施来增强安全性。

VoIP会话发起协议(SIP)的DoS放大攻击分析
背景知识
  • SIP协议概述 :VoIP是一组通过IP网络实
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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