48、基于柯尔莫哥洛夫复杂度的DDoS攻击相关性分析

基于柯尔莫哥洛夫复杂度的DDoS攻击相关性分析

1. 引言

如今，互联网服务提供商（ISP）面临着各种各样的异常事件，其中一些可能是分布式拒绝服务（DDoS）攻击。DDoS攻击对服务器和网络造成了严重破坏，ISP需要尽早检测到这些攻击，并在攻击发生时尽快做出适当响应，以减少损失。主要挑战在于如何在攻击初期检测到DDoS。

近年来，ISP开始依赖深度包检测（DPI）系统。例如，有一些能够执行DPI的新软件和设备，如智能交换和路由、下一代防火墙以及入侵检测和预防系统。DPI的准确性主要取决于字符串匹配过程和正则表达式启发式方法，这些方法会彻底检查数据包有效负载，以寻找网络应用程序的签名。

传统的DDoS攻击通常在网络层进行，如ICMP泛洪、SYN泛洪和UDP泛洪。这些攻击的主要目的是耗尽网络带宽，拒绝向受害系统的合法用户提供服务。由于许多研究已经发现了此类攻击的特征，攻击者基于网络层发动新的DDoS攻击变得不那么容易。目前用于检测最新DDoS攻击的方法包括数据挖掘、布隆过滤器、异常检测、最近邻方法、支持向量机、Y - 均值聚类算法、遗传计算、主成分分析、协方差矩阵、卡尔曼滤波器以及传统的基于签名的DPI。

2009年7月7日，全球主要的政治、金融和媒体网站遭受了新的DDoS攻击。这些基于应用层的攻击更加智能和隐蔽，现有基于网络层的方法难以检测。新攻击的出现改变了攻击趋势，区分正常流量和DDoS流量变得更加复杂。从用户角度看，僵尸用户的行为与正常用户相似，但攻击者会通过受害者的搜索引擎或数据库查询运行大量查询，使服务器崩溃。新出现的攻击方法包括慢速HTTP拒绝服务、慢速HTTP POST、HTTP GET泛洪、缓存控制、刷新、SQL注入等。这些攻击的特点是在完成TC