超算平台中慢速拒绝服务攻击检测技术研究

The LDoS attack is a new type of DoS attack, which produces the similar harmful effect as the DoS attack while more concealed. A deep research on LDoS attack detection methods is of great significance in theory and practice particularly for the prevention of malicious attacks and maintenance of network security. .In this project, according to the basic principles of LDoS attack, the kinds of characteristics caused by LDoS attack are analyzed, summarized and extracted. Then, the new kinds LDoS attack detection methods based on abnormal characteristics are proposed, and the corresponding Judgment Criterion are built. Meanwhile, for low detection accuracy for the single abnormal characteristic when only one detection method is used, a detection system prototype integrating the kinds of detection methods is built. At same time, the detection rule, the detection process and the detection algorithm for this detection system are developed. Then this detection system will detect LDoS attack using the general data sets and the actual network data. .Lastly, the detection system will verified and deployed on supercomputer platform. By analyzing algorithm performance and detection efficiency to optimize deployment strategy, this detection system will detect LDoS attack efficiently based on supercomputer platform. Many theoretical results will be obtained in the study of LDoS attack and the development of detection methods in this project. The results are meaningful for detecting network attacks, ensuring network security and preventing cyber crime.

LDoS攻击是一种新型DoS攻击，其产生的攻击效果近似于DoS攻击但攻击隐蔽性更强。深入开展LDoS攻击检测方法的研究对防范恶意网络攻击、保障网络安全具有重要的理论价值和现实意义。.本课题拟基于LDoS攻击的基本原理，分析、归纳并提取LDoS攻击发生时相关数据流量的特征，提出几种基于流量异常的LDoS攻击检测方法，并建立了相关判断准则。针对仅使用单一检测方法检测单一异常特征有可能导致检测精度不够的问题，构建一个融合多种检测方法的LDoS攻击检测系统原型，给出该检测系统的检测规则、处理流程及相关算法，在公用数据集和实际网络中检验提出的检测系统。.最后在超级计算机平台验证并部署该检测系统，分析算法性能及检测效果，优化部署策略，实现超算平台中针对LDoS攻击的高效检测。本课题通过对LDoS攻击及其检测方法的研究，取得若干理论成果，对检测网络攻击、保障网络安全、预防网络犯罪具有积极意义。

LDoS攻击是一种新型DoS攻击，其产生的攻击效果近似于DoS攻击，但攻击隐蔽性更强，更加难以检测。深入开展LDoS攻击检测方法的研究对防范恶意网络攻击、保障网络安全具有重要的理论价值和现实意义。..本课题的主要的研究内容围绕着LDoS攻击的机理、威胁模型、检测算法与缓解策略，包括海量网络流量数据的快速检测策略，流量数据中偶然因素的过滤策略，LDoS攻击检测的判断准则及协同检测策略，LDoS攻击检测系统的性能评估及实际部署策略，LDoS攻击变种及其检测与缓解策略等。..课题组在项目执行期间围绕基于超级计算机的LDoS攻击检测问题展开了研究。从研究LDoS攻击的攻击机理入手，分析、归纳并提取了LDoS攻击发生时相关网络流量的特征，全面分析了LDoS攻击所带来的网络异常，提出了一系列高性能的攻击检测方法，构建了融合多种检测方法的LDoS攻击检测系统原型，在多个数据集和实际网络中检验了提出的LDoS攻击检测系统，在超级计算机平台和实际网络平台中验证并部署了检测系统，所提出的系统在LDoS攻击的检测、防御与缓解方面表现出优秀的性能。..本课题取得了较好的研究成果，具体分为以下几点：1）实现了LDoS攻击检测算法和性能评估标准等基础理论的突破，项目负责人以第一作者或通信作者共计发表论文 22 篇，其中SCI期刊论文12篇，EI会议论文10篇。期刊论文中，包含CCF A类、Top期刊、IEEE Transactions期刊等高水平论文7篇； 2）提出了一系列检测LDoS攻击的方案并实施了成果转化，共计申请国家专利32项，其中授权专利7项；3）提供了LDoS攻击检测原型并进行了系统设计与部署验证，授权软件著作权16项；4）培养了网络安全和网络攻击检测等方向的专业人才，共计培养毕业博士研究生和硕士研究生11人，待毕业硕士研究生8人；5）部分成果初步实现成果转化。..本课题通过超级计算机平台对LDoS攻击及其检测方法进行研究，取得了若干理论成果和实践经验，对检测网络攻击、保障网络安全、预防网络犯罪具有积极意义。

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