【摘 要】
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分布式拒绝服务（Distributed Denial of Service,DDoS）攻击具有协同攻击、成本低、难追踪等特点,对网络安全有着极大的威胁。大数据环境下,DDoS攻击手段愈发复杂,传统网络安全态势评估方法不能有效地评估DDoS攻击态势。本文针对DDoS攻击态势评估现存问题,展开分析研究,构建多层次态势评估模型实现DDoS攻击态势评估。本文具体研究工作如下:1.本文对DDoS攻击原理进行
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分布式拒绝服务（Distributed Denial of Service,DDoS）攻击具有协同攻击、成本低、难追踪等特点,对网络安全有着极大的威胁。大数据环境下,DDoS攻击手段愈发复杂,传统网络安全态势评估方法不能有效地评估DDoS攻击态势。本文针对DDoS攻击态势评估现存问题,展开分析研究,构建多层次态势评估模型实现DDoS攻击态势评估。本文具体研究工作如下:1.本文对DDoS攻击原理进行深入研究,总结分析了四种典型的DDoS攻击方式特点及其影响,并基于DDoS攻击研究了现有态势评估方法的优缺点,提出了本文DDoS攻击态势评估模型的框架。2.针对态势评估中数据来源类型众多,信息复杂性大等特点,本文提出了脆弱性量化指标（Quantitative Index of Vulnerability,QIV）、威胁性量化指标（Quantitative Index of Threat,QIT）和服务器运行状态量化指标（Quantitative Index of Server Running Status,QIS）。针对三个指标对态势评估的影响程度,本文通过熵权法对三个指标进行权值计算,然后基于贝叶斯网络构建DDoS攻击态势评估模型。本文将系统态势值量化为四个风险等级,实现对网络实时风险评估。实验结果表明,该方法可以准确、有效地评估DDoS攻击态势。3.针对网络流状态变化特点,本文通过分析网络环境中新老IP地址状态变化特征,定义了新老IP统计特征值（New and Old IP Statistical Feature Values,NOIPSF）,然后基于NOIPSF序列训练V-支持向量机（V-Support Vector Machines,V-SVM）,并构建检测模型,然后识别DDoS攻击。基于检测结果,本文定义了新IP地址变化率（New IP Address Ratio,NIR）、新IP数据包变化量（Change of New IP Data Packet,DFI）和新老IP地址变化率（New and Old IP Address Ratio,NOR）三个DDoS攻击流量特征指标,并基于赋权后的三个指标构建云模型。本文基于云模型将网络态势信息量化为四个安全级别,定量评估DDoS攻击态势。实验结果表明,该方法分类准确率较高,误报率较低,比现有方法更加精确和灵活。4.本文设计了DDoS攻击多层次态势评估系统。首先详细分析了评估系统的需求,根据需求,然后对各子模块和数据库进行了概要设计和详细设计,最后实现了该评估系统,测试结果表明了评估系统的可行性和有效性。
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