基于宏观网络流相关性的DDoS攻击检测

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1、基于宏观网络流相关性的DDoS攻击检测许晓东，范艳华，朱士瑞(江苏大学网络中心,江苏镇江212013)摘要：针对现行分布式拒绝服务(DDoS)攻击检测方法存在检测效率低、适川范围小等缺陷，在分析DDoS攻击对网络流戢大小和IP地址相关性影响的棊础上，提出基于网络流相关性的DDoS攻击检测方法。对流量大小特性进行相关性分析，定义Hurs(指数方差变化率为测度，用以区分正常流量与引起流量显辖变化的异常性流量。研究IP地址相关性.定义并计算IP地址柑似度作为突发业务流和DDoS攻击的区分测度。实验结果茨明，对网络流中流盘大小和1P地址2个属性进行相关性分析，

2、能准确地区分出网络中存在的正常流盘、突发业务流和DDoS攻击，达到提高DDoS攻击检测效率的目的。关键词：分布式拒绝服务攻击；自柑似性；突发业务流；柑似度DDoSAttackDetectionBasedonCorrelationofMacroNetworkFlowXUXiao-dong,FANYan-hua,ZHUShi-rui(NetworkCenter,JiangsuUniversity,Zhenjiang212013・China)[Attract]Aimingalthedefectssuchasdetectionefficiencyisstill

3、low,theapplicationscopeisnarrowincurrentlydetectionmethods,basedonanalyzingtheimpactofthecorrelationoftrafficsizeandIPaddresscausedbyDistributedDenialofService(DDoS)attacks,thispaperproposesamethodofdetectingDDoSattacksbasedonthecorrelationofnetworkflow,analysesthecorrelationoft

4、rafficsize,definestherateofvarianceofhurstexponentasthemeasuretodistinguishthenormaltrafficandabnormaltrafficwhichcausetheoriginaltrafficincreasenotable.ThecorrelationofIPaddressisanalysed、flashtrafficandDDoSattacksthroughthemeasureofdegreeofsimilarityaredistinguished・Resultshow

5、sthattliroughcombinecorrelationanalysisoftrafficsizeandIPaddress,itcandistinguishDDoSattackstrafficfromnormaltrafficandbursttraffic,andraiselhedetectionefficiency・[Keywords]DistributedDenialofScrvicc(DDoS)attack;self-similarity;bursttraffic;degreeofsimilarityDOI:10.3969/j.issn」0

6、00-3428.2011.10.0451概述分布式拒绝服务(DistributedDenialofService,DDoS)攻击利用现有IPv4网络体系结构在TCP/IP协议设计上的漏洞实施攻击。现行的DDoS攻击采用分布式攻击方式使得数据流呈无规律状态，而且难以区分正常连接与恶恵请求等特点进一步増加了DDoS攻击的防范难度。现有研究表明【7,在对现行IPv4网络环境下检测DDoS攻击时，存在检测效率低、适用范围小等缺点。因此，本文提出了一种检测效率高、适用范围广的异常检测方法，即基于宏观网络流相关性的DDoS攻击检测方法。从宏观角度出发，考查DDoS

7、攻击对于网络流量人小和IP地址相关性的影响，分别通过测度Hurst指数方差变化率和IP地址相似度的变化情况來区分正常流量、突发业务流量与DDoS攻击流量。2自相似性检测方法2.1检测原理网络流量大小的相关性，即自相似性是网络流量的本质特性⑷。在实际网络中，在较大一个时间区间内，影响网络自相似性的因素众多，因而在整个时间区间通过检测单一的Hu顒指数变化很难准确地区分正常网络行为与DDoS攻击，这也是传统自柑似方法检测DDoS攻击效率低的主要原因。本节所采用的自相似检测方法是将整个时间段划分为若干子区间，分别讣算各了区间Hurs［指数，再通过分析Hurs【

8、指数方差的变化规律判定DDoS攻击发生与否。22算法步骤研究表明⑸,用Daubechies3小