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基于会话异常度模型的应用层分布式拒绝服务攻击过滤
摘要
分布式拒绝服务攻击（DDoS）是互联网面临的最常见安全威胁之一。针对DDoS攻击，目前存在多种拦截方法，但这些方法都有其局限性。本文提出一种基于会话异常度模型的应用层分布式拒绝服务攻击过滤方法，该方法可以有效地检测和防范DDoS攻击。通过对模型的训练、学习与优化，该方法能够识别出正常的流量和异常的流量，并将其分离。在此基础上，我们使用流控制技术和协议过滤器来过滤掉拒绝服务攻击流量，同时允许正常的业务流量流经。该方法已经在实际网络环境中得到验证，并展示了较高的检测和防御性能。
关键词：分布式拒绝服务攻击；会话异常度模型；流控制；协议过滤器
Abstract
DistributedDenialofService(DDoS)attacksareoneofthemostcommonsecuritythreatsfacingtheInternet.VariousinterceptionmethodsexisttopreventDDoSattacks,butthesemethodsallhavelimitations.Thispaperproposesamethodforfilteringapplication-layerDDoSattacksbasedonasessionanomalydegreemodel.ThismethodcaneffectivelydetectandpreventDDoSattacks.Bytraining,learningandoptimizingthemodel,themethodcanidentifynormaltrafficandabnormaltrafficandseparatethem.Basedonthis,weuseflowcontroltechnologyandprotocolfilterstofilteroutDDoSattacktrafficwhileallowingnormalbusinesstraffictoflowthrough.Themethodhasbeenverifiedinactualnetworkenvironmentsandexhibitshighlevelsofdetectionanddefensiveperformance.
Keywords:DistributedDenialofServiceattack;SessionAnomalyDegreeModel;Flowcontrol;ProtocolFilters
1.引言
随着互联网的迅速发展，网络安全已经成为一个重要的问题。网络攻击不断演变，其中分布式拒绝服务攻击（DDoS）是最常见和最具破坏性的攻击之一。DDoS攻击是一种旨在降低目标服务器性能的攻击，通过对目标服务器发起大量流量请求，以致目标服务器无法正常响应合法用户的请求。
当前，针对DDoS攻击的拦截方法包括DDoS防御系统（DDoSDefenseSystem）、入侵防御系统（IntrusionPreventionSystem）、流量清洗系统（TrafficScrubbingSystem）等。这些方法都可以提供一定的安全保护，但是也存在局限性和盲区。例如，DDoS防御系统通常只能根据端口和协议类型过滤流量，而无法识别真正的DDoS攻击流量，因此易被攻击者绕过；入侵防御系统需要针对不同流量形式进行固定的设定，由于攻击者也在不断创新和变化，使得入侵防御系统失去了对新式攻击的判别能力；流量清洗系统虽可以处理大量的攻击流量，但其对流量清洗效果的影响细粒度不够，可能会误判目标服务器合法流量。因此，针对DDoS攻击的有效防御方法仍然是一个重要的研究方向。
2.会话异常度模型
会话异常度模型是一种基于机器学习的检测方法，在区分DDoS攻击流量和正常流量方面表现出良好的性能。该方法可通过学习正常业务流量和攻击流量的特征，从中建立模型，然后对网络流进行分析，以检测应用层的DDoS攻击。
本文提出的基于会话异常度模型的应用层分布式拒绝服务攻击过滤方案，具体步骤如下：
1.收集网络流量数据：收集网络业务流量数据和DDoS攻击流量数据，准备数据集并对其进行分析。
2.特征提取：提取业务流量和攻击流量的特征，这些特征由应用层协议和会话信息组成。
3.数据处理：将特征向量转换为符号算法或离散算法。
4.数据分类：将符号算法或离散算法转化为分类方法，以判断流量是否为攻击流量。
5.过滤流量：如果流量被识别为攻击流量，则使用流控制技术和协议过滤器对其进行过滤，同时允许正常的业务流量流经。
3.实验与结果分析
我们使用NSL-KDD数据集，该数据集包括了KDDCup1999数据集的44种类别和20种未知类别，这些类别包括四种类型的攻击和正