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基于Snort的DDoS攻击检测系统研究与设计的中期报告
一、项目背景
网络攻击已经成为当前网络安全的一大威胁。其中，DDoS（DistributedDenialofService）攻击是指攻击者通过攻击多台计算机构成的网络，发送大量的请求或控制信息，导致目标系统瘫痪或服务中断。DDoS攻击不仅会造成经济损失，还会影响用户的正常使用。因此，研究和设计DDoS攻击检测系统对于保障网络安全和维护用户权益具有重要意义。
二、项目目标
本项目的目标是基于Snort平台，研究和设计一种高效的DDoS攻击检测系统。该系统能够实时监测网络流量，检测出可能的DDoS攻击，并及时采取相应的防御措施。具体实现目标包括：
1.构建DDoS攻击检测模型
根据常见的DDoS攻击类型及其特征，建立相应的检测模型。掌握流量分析技术，通过抽取网络流量中的关键数据，对数据进行分析，判断其是否属于DDoS攻击。
2.实现Snort平台的DDoS攻击检测模块
利用Snort的灵活的规则定义语言，定义DDoS攻击检测规则集。通过实现相应的检测模块，检测出网络中的可能的DDoS攻击。
3.实现DDoS攻击的防御措施
当检测到DDoS攻击时，能够及时采取相应的防御措施来保护目标系统。包括限制源IP地址、流量限制、HOSTS文件配置等防御措施。
三、工作进展
1.模型构建
针对DDoS攻击常见的几种攻击方式，构建了基于统计和机器学习的检测模型。在建立统计模型时，采用了卡方检验和互信息等方法，通过分析各种协议的流量，研究了它们的特征，提取出了DDoS攻击的特征；在机器学习模型中，采用了朴素贝叶斯、决策树等算法来进行DDoS攻击检测。
2.Snort规则定义
通过熟悉和掌握Snort规则定义语言，定义了一系列的检测规则，针对常见的DDoS攻击进行检测，包括SYNFlood、ICMPFlood、UDPFlood等多种形式的攻击。
3.Snort插件开发
根据规则定义，开发了相应的Snort插件，实现了DDoS攻击的监控和实时检测。在插件开发中，采用了多线程技术和异步I/O技术，加快了检测流程，提高了检测效率和准确率。
四、后续工作
1.完善DDoS攻击防御措施
在完成攻击检测后，将继续研究和完善DDoS攻击的防御措施，探索更加有效的方法来保护目标系统。
2.优化系统性能
通过调整规则集和插件，优化系统性能，提高系统的检测效率和准确率。
3.实验验证
在完成系统开发后，将进行大量的实验验证，检验系统的有效性和鲁棒性，进一步完善系统。