36、电信网络拒绝服务攻击与检测技术解析

电信网络拒绝服务攻击与检测技术解析

1. UMTS 网络中的 DoS 攻击

UMTS 架构存在一些可被利用来发起拒绝服务(DoS)或 DoS 类型攻击的漏洞,本文主要探讨面向信令的 DoS 攻击。攻击者通常会寻找未受保护的控制消息进行修改,以操纵特定程序或使其重复执行,攻击结果可能从特定用户服务质量下降到大规模服务拒绝。

攻击者可能会携带特殊设备,如虚假基站(BS)和/或经过特殊修改的用户设备(UE),充当中间人实体,拦截有效会话、分析流量并修改数据,部分情况下还会构建有效国际移动用户识别码(IMSI)数据库。

一种简单但原始的 DoS 攻击方式是攻击者使用虚假基站设备靠近目标,若其信号强于合法基站,用户移动终端会连接到虚假基站,之后攻击者丢弃所有与 UE 之间传输的数据包,即“黑洞攻击”,类似于高层的无线电干扰。但这种攻击方式存在局限性,如仅在攻击者活动时持续、影响用户数量少且难以针对特定目标,因此攻击者可能会寻求更智能的攻击方式。

以下是几种更复杂的攻击方式:
- 丢弃 ACK 信号 :在 UMTS 中,IMSI 保护很重要,系统设计者尽量减少其传输和使用,而是分配临时身份(TMSI)用于信令通信。TMSI 在加密启动后分配给用户,用户漫游到不同 SGSN 监控区域时会分配新的 TMSI。SGSN 只有收到 TMSI 分配完成消息后才会将 IMSI 与 TMSI 关联,若该消息未到达,SGSN 会认为旧的和新的 TMSI 关联都有效,下行链路则必须使用 IMSI。攻击者可在特定区域监测 TMSI 分配命令消息并丢弃后续的 TMSI 分配完成消息,导致新 TMSI 不断创建,对进入该路由区域的用户造成 DoS 攻击。虽

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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