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计算机网络攻击与防范的7.3精确的DDoS攻击识别与清洗

时间:2022-04-21 07:05
本文关于计算机网络攻击与防范的7.3精确的DDoS攻击识别与清洗,据亚洲金融智库2022-04-21日讯:

金盾 DDoS识别与清洗功能是金盾产品的核心,主要功能是对过往流量进行异常甄别和过滤净化。金盾网络流量净化网关系列产品,采用协议分析技术,对带有明显攻击特征的违反RFC标准的畸形数据包、攻击数据包直接进行丢弃,采用了自主研发的新一代基于统计和阈值、专有反向探测等防拒绝服务攻击算法,可以对SYN FLOOD、ACK FLOOD、TCP CONNECTION FLOOD、UDP FLOOD、ICMP FLOOD、FRAG FLOOD等各种常见的危害很大而又易于发起的攻击方法进行快速有效的识别,在对网络数据报文进行统计的基础上,对于不同类型的DDoS攻击采取了相应的防御算法,从而可以准确而实时地在大流量背景下识别出恶意的DDoS流量,与其它同类产品相比,也减少了反向探测的数据流。内建的WEB保护模式及游戏保护模式,采用了专有的防护算法,使金盾对应用层的攻击如HTTP GET FLOOD(CC攻击)、HTTP POST FLOOD、DNS QUERY FLOOD、网络游戏等攻击都能进行有效的防范。

简述入侵检测常用的四种方法

入侵检测系统所采用的技术可分为特征检测与异常检测两种。

1、特征检测

特征检测(Signature-based detection) 又称Misuse detection ,这一检测假设入侵者活动可以用一种模式来表示,系统的目标是检测主体活动是否符合这些模式。

它可以将已有的入侵方法检查出来,但对新的入侵方法无能为力。其难点在于如何设计模式既能够表达“入侵”现象又不会将正常的活动包含进来。

2、异常检测

异常检测(Anomaly detection) 的假设是入侵者活动异常于正常主体的活动。根据这一理念建立主体正常活动的“活动简档”,将当前主体的活动状况与“活动简档”相比较,当违反其统计规律时,认为该活动可能是“入侵”行为。

异常检测的难题在于如何建立“活动简档”以及如何设计统计算法,从而不把正常的操作作为“入侵”或忽略真正的“入侵”行为。

扩展资料

入侵分类:

1、基于主机

一般主要使用操作系统的审计、跟踪日志作为数据源,某些也会主动与主机系统进行交互以获得不存在于系统日志中的信息以检测入侵。

这种类型的检测系统不需要额外的硬件.对网络流量不敏感,效率高,能准确定位入侵并及时进行反应,但是占用主机资源,依赖于主机的可靠性,所能检测的攻击类型受限。不能检测网络攻击。

2、基于网络

通过被动地监听网络上传输的原始流量,对获取的网络数据进行处理,从中提取有用的信息,再通过与已知攻击特征相匹配或与正常网络行为原型相比较来识别攻击事件。

此类检测系统不依赖操作系统作为检测资源,可应用于不同的操作系统平台;配置简单,不需要任何特殊的审计和登录机制;可检测协议攻击、特定环境的攻击等多种攻击。

但它只能监视经过本网段的活动,无法得到主机系统的实时状态,精确度较差。大部分入侵检测工具都是基于网络的入侵检测系统。

3、分布式

这种入侵检测系统一般为分布式结构,由多个部件组成,在关键主机上采用主机入侵检测,在网络关键节点上采用网络入侵检测,同时分析来自主机系统的审计日志和来自网络的数据流,判断被保护系统是否受到攻击。

参考资料来源:百度百科-入侵检测

1)特征检测特征检测对已知的攻击或入侵的方式作出确定性的描述,形成相应的事件模式。当被审计的事件与已知的入侵事件模式相匹配时,即报警。原理上与专家系统相仿。其检测方法上与计算机病毒的检测方式类似。目前基于对包特征描述的模式匹配应用较为广泛。该方法预报检测的准确率较高,但对于无经验知识的入侵与攻击行为无能为力。 2)统计检测 统计模型常用异常检测,在统计模型中常用的测量参数包括:审计事件的数量、间隔时间、资源消耗情况等。统计方法的最大优点是它可以“学习”用户的使用习惯,从而具有较高检出率与可用性。但是它的“学习”能力也给入侵者以机会通过逐步“训练”使入侵事件符合正常操作的统计规律,从而透过入侵检测系统。 3)专家系统 用专家系统对入侵进行检测,经常是针对有特征入侵行为。所谓的规则,即是知识,不同的系统与设置具有不同的规则,且规则之间往往无通用性。专家系统的建立依赖于知识库的完备性,知识库的完备性又取决于审计记录的完备性与实时性。入侵的特征抽取与表达,是入侵检测专家系统的关键。在系统实现中,将有关入侵的知识转化为if-then结构(也可以是复合结构),条件部分为入侵特征,then部分是系统防范措施。运用专家系统防范有特征入侵行为的有效性完全取决于专家系统知识库的完备性。 4)文件完整性检查 文件完整性检查系统检查计算机中自上次检查后文件变化情况。文件完整性检查系统保存有每个文件的数字文摘数据库,每次检查时,它重新计算文件的数字文摘并将它与数据库中的值相比较,如不同,则文件已被修改,若相同,文件则未发生变化。文件的数字文摘通过Hash函数计算得到。不管文件长度如何,它的Hash函数计算结果是一个固定长度的数字。与加密算法不同,Hash算法是一个不可逆的单向函数。采用安全性高的Hash算法,如MD5、SHA时,两个不同的文件几乎不可能得到相同的Hash结果。从而,当文件一被修改,就可检测出来。在文件完整性检查中功能最全面的当属Tripwire。


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