43、网络拒绝服务攻击的量化分析

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#拒绝服务攻击 # DoS # DDoS

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网络拒绝服务攻击的量化分析

1. 威胁模型

拒绝服务（DoS）攻击形式多样。CERT协调中心提出了以下分类：
- 消耗网络连接和/或带宽
- 消耗其他资源，如CPU周期或内核数据结构
- 破坏或更改配置信息
- 物理破坏或更改网络组件

针对对象定位服务，可将攻击分为两类：
- 洪水攻击 ：最常见的网络DoS攻击，攻击者高速发送多余请求，使受害者资源（如队列和CPU）过载，也会淹没本地路由器、网关和链路。可分为点对点和分布式攻击。常见的点对点DoS攻击有TCP SYN洪水、UDP洪水、ICMP洪水和Smurf攻击。分布式拒绝服务（DDoS）攻击结合了点对点DoS攻击与分布式协调控制。攻击者控制处理程序，处理程序控制多个代理。代理可选择数据包大小、类型和洪水持续时间。攻击者可监控攻击效果并创建新代理。
- 破坏攻击 ：攻击者破坏或篡改信息的攻击。例如，攻击者可能更改配置信息以阻止计算机或网络的使用，或者破坏路由表，使受害者节点将流量重定向到攻击者，攻击者随后丢弃或拒绝请求。由于无法测试所有攻击，应模拟和测量此类攻击的典型示例。

2. 测量弹性

DoS攻击会降低资源可用性，这里的可用性指服务质量的范围，而非简单的“开启”与“关闭”。服务质量（QoS）指标的选择取决于所研究的系统或服务，对于本研究，考虑响应延迟、请求吞吐量和恢复时间等指标。通过检查服务在攻击下的降级程度来评估其弹性。

3. 实验设置

构建了基于ns的完整系统，所有节点既作为客户端又作为主机，部分节点提供目录服务。客户端向目录服务发送查找请求，目录服务返回副本位置或直接将请求转发到副本。
- 客户端操作 ：使用Zipf定律和冷热模型生成合成客户端工作负载。网络中有500个对象，每个对象有三个副本，随机放置在三个节点上，对象大小在5kB - 50kB之间随机选择。
- 目录服务器操作 ：使用了五种不同的目录服务：
- CDSr ：集中式目录服务器（CDS），选择一个非转接节点作为目录服务器。对象请求分两个阶段，先查询目录服务器获取对象随机副本的位置，然后请求节点直接与托管副本的节点通信获取数据。
- CDSo ：与CDSr类似，但目录服务器返回离请求节点最近的副本位置。
- RDSr ：复制目录服务（RDS），放置在四个随机、广泛分布的非转接节点上。节点随机选择一个服务器来满足请求，目录服务器随机选择副本。
- RDSo ：与RDSr类似，但每个节点向最近的目录服务器发送请求。
- DDS ：实现了简化版的Tapestry作为ns的扩展。节点间的消息通过ns的完整TCP/IP代理传递，消息通过对象树路由到统计上最近的对象副本，副本直接将数据内容发送到请求节点。
- 攻击模拟 ：模拟了两种类型的攻击：
- 洪水攻击 ：攻击重要节点，使其队列过载，减少合法请求的通过数量。随机指定一些节点为“代理”，代理以恒定比特率向受害者发送流量。改变代理数量和洪水严重程度（比特率），每个代理的生命周期在0 - 200秒之间随机选择，离线的代理会立即被新代理替换。对于CDS和RDS，攻击目录服务器；对于Tapestry，攻击热门对象的根节点。
- 破坏攻击 ：模拟了两种攻击示例。第一种攻击迫使重要节点认为实际上距离最远的节点之间存在延迟可忽略的链路；第二种攻击是Tapestry特有的，恶意节点声称是所有对象的根节点，通过对收到的任何请求回复否定结果，可能使客户端认为请求的对象不存在。

4. 实验结果

洪水攻击结果 ：
- CDS与Tapestry比较 ：单个攻击者对性能影响不大，分布式攻击者以相同高速率进行洪水攻击会导致严重的拒绝服务。CDS在严重攻击下性能严重下降，而Tapestry表现出一定的抗性，在攻击对象上能保留超过50%的正常吞吐量。分布式攻击者即使注入相同数量的洪水流量，也会比单个攻击者造成更严重的DoS，因为点对点攻击者受攻击者到受害者的瓶颈带宽限制。CDS的恢复时间为40秒，Tapestry的恢复时间可忽略不计。
- RDS与Tapestry比较 ：RDS和Tapestry比CDS对DoS更具弹性。最优RDS的性能通常优于Tapestry，但随着对象数量和网络规模的增加，Tapestry可能是更好的整体选择。Tapestry在严重攻击下优于随机RDS，证明了其局部性特性。
破坏攻击结果 ：当重要节点的路由信息被破坏时，访问随机副本的CDS和RDS不受影响，返回最优副本的CDS性能下降到85%，Tapestry的整体性能仅下降2.2%。模拟的Tapestry特定节点欺骗攻击影响了24%的网络。
弹性排名 ：通过为不同类型的攻击分配权重（如洪水攻击80%，两种“破坏”攻击各10%），对五种目录服务进行排名，结果如下表所示：
| 目录服务 | 洪水攻击(80%) | 破坏攻击(10%) | 节点欺骗攻击(10%) | 总得分 | 排名 |
| — | — | — | — | — | — |
| CDS，随机副本 | 0.027 | N/A | N/A | 0.2216 | 4 |
| CDS，最优副本 | 0.023 | 0.85 | N/A | 0.2034 | 5 |
| RDS，随机目录服务器 | 0.17 | N/A | N/A | 0.336 | 3 |
| RDS，最优目录服务器 | 0.48 | N/A | N/A | 0.584 | 1 |
| DDS | 0.35 | 0.978 | 0.76 | 0.4538 | 2 |

5. 局限性与推广

虽然研究非常具体，但部分方法可在更一般的环境中应用。例如，模拟完整、行为良好的系统，然后注入恶意故障并测量后果的方法具有通用性。未来的任务包括纳入更多动态行为，扩展模拟范围到更多应用，探索跨多个维度组合结果的技术。

6. 相关工作

不同的研究从不同角度探讨了DoS攻击。早期工作定义了“DoS保护基”，指出DoS是对资源可用性的攻击。一些研究关注特定的DoS攻击，如TCP SYN攻击，并开发了相应的防御工具。还有研究使用故障注入来基准测试可用性，但本研究的故障是恶意性质的。

7. 结论

通过创建完整的模拟环境，注入恶意攻击并测量服务可用性，发现分布式组织比集中式组织对DoS攻击更具弹性。模拟框架是量化任意系统和服务网络DoS弹性的首次尝试。

下面是一个mermaid流程图，展示洪水攻击的流程：

graph LR
    A[攻击者] --> B[控制处理程序]
    B --> C[处理程序控制多个代理]
    C --> D[代理以恒定比特率向受害者发送流量]
    D --> E[受害者节点队列过载]
    E --> F[合法请求通过数量减少]

再来看一个列表，总结不同目录服务在攻击下的表现：
- CDS ：集中式结构，在洪水攻击和部分破坏攻击下性能较差，恢复时间较长。
- RDS ：复制结构增加了弹性，最优RDS性能较好。
- DDS（Tapestry） ：分布式结构，对多种攻击具有较好的抗性，恢复时间短，在大规模网络中可能是更好的选择。

网络拒绝服务攻击的量化分析

8. 攻击类型与应对思路总结

9. 不同目录服务的优势与劣势分析

CDS（集中式目录服务）
- 优势：实现简单，查询逻辑清晰，对于小规模网络可能足够高效。
- 劣势：单点故障问题严重，在洪水攻击和部分破坏攻击下性能脆弱，恢复时间长。
RDS（复制目录服务）
- 优势：通过复制服务器增加了可用性和弹性，最优RDS性能较好。
- 劣势：需要管理多个服务器，可能存在一致性问题，随机RDS在严重攻击下表现不佳。
DDS（Tapestry）
- 优势：分布式自组织特性使其对多种攻击具有较好的抗性，恢复时间短，随着网络规模增大优势可能更明显。
- 劣势：实现相对复杂，可能需要多次穿越瓶颈链路，在某些情况下性能可能不如最优RDS。

10. 未来研究方向探讨

未来可以从以下几个方面深入研究网络拒绝服务攻击的量化和防御：
- 动态行为模拟 ：目前的研究主要模拟了静态的客户端、服务器和攻击者，未来应纳入更多动态行为，如节点的加入和离开、攻击策略的动态变化等。
- 多维度结果组合 ：探索更有效的技术来组合不同维度的攻击结果，以便更全面地评估系统的弹性。
- 扩展应用范围 ：将模拟范围扩展到更多类型的应用，如物联网、云计算等，研究这些应用在DoS攻击下的特点和防御方法。
- 自动化权重生成 ：进一步研究自动化的权重生成方法，为不同类型的攻击分配更合理的权重，提高弹性排名的准确性。

11. 总结与展望

通过对网络拒绝服务攻击的量化分析，我们深入了解了不同类型的DoS攻击以及几种常见目录服务在攻击下的表现。分布式组织在应对DoS攻击方面展现出明显的优势，而Tapestry作为一种分布式目录服务，在大规模网络中具有很大的潜力。

未来，随着网络技术的不断发展和攻击手段的日益复杂，我们需要不断完善现有的量化方法和防御策略。通过持续的研究和实践，我们有望更好地保护网络系统的可用性和安全性，为用户提供更稳定、可靠的服务。

下面是一个mermaid流程图，展示破坏攻击的流程：

graph LR
    A[攻击者] --> B[破坏或篡改信息]
    B --> C{信息类型}
    C -->|配置信息| D[阻止计算机或网络使用]
    C -->|路由表| E[受害者节点重定向流量]
    E --> F[攻击者丢弃或拒绝请求]

再来看一个列表，总结未来研究的关键方向：
- 模拟更多动态行为，使研究更贴近实际网络环境。
- 探索跨维度组合攻击结果的有效方法，全面评估系统弹性。
- 扩展研究范围到更多应用领域，研究不同应用的DoS攻击特点。
- 开发自动化权重生成技术，提高弹性排名的科学性。