基于多核CPU的DDOS檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、分布式拒絕服務(wù)攻擊是通過(guò)控制多個(gè)傀儡主機(jī)向受害者發(fā)送攻擊包的網(wǎng)絡(luò)攻擊方式，該攻擊方式簡(jiǎn)單有效，攻擊所用攻擊包通常與正常數(shù)據(jù)包區(qū)別很小。分布式拒絕服務(wù)攻擊危害巨大，且難以檢測(cè)。網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展使網(wǎng)絡(luò)速度快速增加，分布式拒絕服務(wù)攻擊的流量也隨之增長(zhǎng)，檢測(cè)系統(tǒng)的負(fù)擔(dān)也在加重，為使系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)檢測(cè)攻擊，研究高速大流量網(wǎng)絡(luò)中的檢測(cè)技術(shù)，提高分布式拒絕服務(wù)攻擊檢測(cè)系統(tǒng)的速度極為必要。
　　本文研究了分布式拒絕服務(wù)攻擊的原理和特點(diǎn)，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一

2、個(gè)基于多核CPU的分布式拒絕服務(wù)攻擊檢測(cè)系統(tǒng)。傳統(tǒng)的檢測(cè)系統(tǒng)需要檢查數(shù)據(jù)包的內(nèi)容，為了避免這種效率低下的工作，系統(tǒng)采用了分析IP流屬性的方法，只需要檢查數(shù)據(jù)包首部而不是其內(nèi)容。本文分析了發(fā)生分布式拒絕服務(wù)攻擊時(shí)的IP流特點(diǎn)，總結(jié)了IP流的5個(gè)統(tǒng)計(jì)屬性，并對(duì)比了正常通信和分布式拒絕服務(wù)攻擊下這5個(gè)屬性的表現(xiàn)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的分類識(shí)別能力，本文研究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及其學(xué)習(xí)算法，并使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析各時(shí)段的IP流。利用IP流的5個(gè)

3、屬性作為輸入，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將IP流分類為正常流量和含有分布式拒絕服務(wù)攻擊的流量。
　　攻擊檢測(cè)系統(tǒng)利用WinPcap過(guò)濾并捕獲網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)包，IP流統(tǒng)計(jì)模塊解析這些數(shù)據(jù)包，建立流并統(tǒng)計(jì)出各時(shí)段的IP流屬性。統(tǒng)計(jì)流屬性的過(guò)程被設(shè)計(jì)成并行執(zhí)行模式以充分發(fā)揮多核CPU的優(yōu)勢(shì)。在IP流分析中，設(shè)計(jì)了一個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器來(lái)分類IP流量，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)調(diào)整過(guò)程采用了LM算法。最后使用OpenMP對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和分類代碼在多核CPU上進(jìn)行了改進(jìn)。