DDOS网络攻击检测方法的研究的综述报告.docx

DDOS网络攻击检测方法的研究的综述报告
DDOS（DistributedDenialofService）网络攻击是一种常见的网络安全攻击方式。它的主要原理是利用多台计算机协同工作，向目标服务器发送巨量的无意义请求，使服务器的正常服务受阻，并最终瘫痪。DDOS攻击不仅危害网络设施和用户，而且对整个经济社会造成了严重的影响。因此，研究DDOS攻击的检测方法非常重要。本文将综述目前主流的DDOS攻击检测方法。
一、流量分析法
流量分析法是一种基于传输层及以下网络协议进行分析的检测方法。该方法的基本原理是对目标网络的流量进行深入分析，利用流量监测工具对异常流量进行识别，从而检测DDOS攻击。这种方法主要有以下几种：
1.端口阈值法
该方法通过设置一个阈值来检测端口上的异常流量，如果流量超出阈值，就会被判定为异常流量。该方法简单易行，但无法有效检测利用协议漏洞进行攻击的DDOS攻击。
2.统计分析法
统计分析法将网络流量分为正常流量和异常流量两种，通过比较统计分析的结果来检测DDOS攻击。该方法需要对网络流量进行庞大的样本数据积累，并且对于新型DDOS攻击可能存在的问题，这种方法可能无法有效应对。
3.特征依赖法
通过利用DDOS攻击特有的网络流量特征，比如源IP地址，目标IP地址，协议类型等，来识别和检测DDOS攻击。该方法可以有效地检测DDOS攻击，但随着DDOS攻击的增加，攻击者也会对该方法进行识别和避开。
二、主机行为分析法
主机行为分析法是一种更为细致的DDOS攻击检测方法，其基本原理是根据主机行为规律，对主机的行为进行分析和监控，对异常行为进行检测。该方法主要有以下几种：
1.系统性能监控法
该方法主要通过对主机的系统性能和资源消耗进行监控，检测异常进程和异常负载压力。但是，如果在DDOS攻击的初期，可能无法监控到其异常行为。
2.系统日志分析法
该方法通过分析主机的日志，检测DDOS攻击所造成的异常日志行为，如登录和访问异常、文件访问异常等。但是，该方法实施较为复杂，需要深入了解操作系统的日志记录机制。
3.模式识别法
该方法通过对DDOS攻击的行为模式进行分析，设计相应的检测模式进行识别和检测。但是，该方法对于DDOS攻击的抗干扰能力较差。
三、基于机器学习的方法
基于机器学习的方法是最新的DDOS攻击检测方法之一，其基本原理是通过对DDOS攻击流量进行训练，建立预测模型，实现对异常流量的检测。该方法主要有以下几种：
1.支持向量机
该方法通过利用支持向量机的特征分类算法，将DDOS攻击流量和正常流量进行分类，建立预测模型进行流量的分类和检测。但是，其实施的难度较高，需要具备较强的数学和算法基础。
2.决策树
该方法采用一种树状结构模型进行分类，通过对DDOS攻击流量和正常流量的分类决策，建立预测模型进行流量检测。但是，该方法有一定的误判率，且对于新型DDOS攻击所造成的影响无法及时准确判定。
3.神经网络
该方法采用一种类似于大脑神经元结构的算法，在对喜欢进行大规模的训练之后，能够对新型DDOS攻击进行快速准确的检测。但是，该方法对数据量的需求较高，通常需要使用大规模集群进行训练和检测。
总之，DDOS攻击检测方法的研究在网络安全的发展中具有非常重要的作用。当前，应该结合多种检测方法的优点，形成一套完整的防御系统，提高网络安全的抵御能力，确保网络的安全性和稳定性。