分布式拒绝服务攻击检测及追踪技术的研究的中期报告.docx

分布式拒绝服务攻击检测及追踪技术的研究的中期报告
引言
分布式拒绝服务攻击是一种常见的网络攻击，攻击者利用大量的恶意请求占用网络资源，导致目标系统无法正常处理合法的请求，从而使其服务受到拒绝。针对这种攻击，研究检测及追踪技术对于保障网络安全至关重要。本研究旨在探索分布式拒绝服务攻击检测及追踪技术，本中期报告对前期的研究进行了总结和分析，并提出了下一阶段的研究计划。
一、研究总结
1.1.前期研究工作
通过对相关文献的调研，本研究团队了解了当前主流的分布式拒绝服务攻击检测及追踪技术，包括基于流量特征的检测方法、基于机器学习的检测方法、基于IP地址的追踪方法等。本研究首先对每种方法的原理及优缺点进行分析，然后根据实际应用场景，选择了基于流量特征的检测方法和基于IP地址的追踪方法作为本研究的主要研究方向。
1.2.研究进展
基于流量特征的检测方法是一种较为常用的分布式拒绝服务攻击检测方法，其原理是通过对网络流量中的特征进行提取和分析，来判断是否存在拒绝服务攻击。本研究提出了一种基于信息熵的流量特征提取方法，以期提高检测准确率。目前，我们已经在数据集上进行了实验分析，结果表明该方法具有较好的检测效果。
基于IP地址的追踪方法是一种用于确定攻击源的追踪方法，其原理是通过分析攻击流量的源IP地址，找出攻击源的位置。本研究在前期对该方法进行了初步的研究，分析了其可行性及优缺点，并提出了一种改进方法，即结合子网掩码进行追踪。目前，我们正在进行进一步的实验研究。
1.3.研究成果
在前期研究中，本研究团队提出了一种基于信息熵的流量特征提取方法，以及一种基于子网掩码的IP地址追踪改进方法。目前，我们已经进行了相关实验研究，结果表明这些方法在一定程度上可以提高检测和追踪的准确率。同时，我们还整理了相关文献，总结了分布式拒绝服务攻击检测及追踪技术的现状及发展趋势，为后续研究提供了参考。
二、下一阶段的研究计划
2.1.对现有方法的进一步改进和优化，提高检测和追踪的准确率。
2.2.开展大规模实验，验证所提出方法的适用性和效果。
2.3.探索基于机器学习的检测方法，提高检测和追踪的自动化程度。
2.4.进一步研究攻击者的攻击策略和思路，探究可能存在的攻击漏洞和预防措施。