一种基于Haar小波变换的低速率拒绝服务攻击检测方法

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1、２８卷第１１期微电子学与计算机Ｖｏｌ．２８Ｎｏ．１１２０１１年１１月ＭＩＣＲＯＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＳ＆ＣＯＭＰＵＴＥＲＮｏｖｅｍｂｅｒ２０１１一种基于Ｈａａｒ小波变换的低速率拒绝服务攻击检测方法蔡晓丽１，陈舜青１，宁慧２（１常州工学院计算机信息工程学院，江苏常州２１３００２；２哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院，黑龙江哈尔滨１５０００１）摘要：依据ＬＤｏＳ攻击周期性脉冲突发的特点，提出一种基于Ｈａａｒ小波特征提取的低速率拒绝服务攻击检测方法．该方法采用信号处理技术来分析网络流量提取特征指标，通过小波多尺度分析对网络流量综合诊断，较好地缓解了合法用户背景流量对攻击特征提取的干扰．ＮＳ－２仿真实

2、验结果表明，该方法检测率高，消耗计算资源少，具有良好的理论研究和实用价值．关键词：低速率拒绝服务攻击；流量特征；异常检测中图分类号：ＴＰ３９３文献标识码：Ａ文章编号：１０００－７１８０（２０１１）１１－０１０２－０４ＡＬｏｗ－ＲａｔｅＤｅｎｉａｌ－ｏｆ－ＳｅｒｖｉｃｅＡｔｔａｃｋＤｅｔｅｃｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄＢａｓｅｄｏｎＨａａｒＷａｖｅｌｅｔＡｎａｌｙｓｉｓ１，ＣＨＥＮＳｈｕｎ－ｑｉｎｇ１，ＮＩＮＧＨｕｉ２ＣＡＩＸｉａｏ－ｌｉ（１ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ＆Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＣｈａｎｇｚｈｏｕＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈａｎｇｚｈｏｕ２１３００２，Ｃｈ

3、ｉｎａ；２ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＨａｒｂｉｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｒｂｉｎ１５０００１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｔｅｓｔｉｎｇｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄｓｈａｖｅｔｈｅｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｓｏｆｌｏｗｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙａｎｄｈｉｇｈｆａｌｓｅｐｏｓｉｔｉｖｅｓ．Ｔｏｓｏｌｖｅｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍ，ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｏｆｐｅｒｉｏｄｉｃｉｔｙａｎｄｓｈｏｒｔｂｕｒｓｔｉｎＬＤｏＳｆｌｏｗｓ，ａｄｅ－ｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈ

4、ｏｄａｇａｉｎｓｔＬＤｏＳａｔｔａｃｋｓｈａｓｂｅｅｎｄｅｓｉｇｎｅｄａｎｄｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄｂａｓｅｄｏｎｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｕｓｉｎｇｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ．ＴｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｅｘｔｒａｃｔｓｆｉｖｅｆｅａｔｕｒｅｉｎｄｉｃｅｓｏｆＬＤｏＳｆｌｏｗｓｔｈｒｏｕｇｈｗａｖｅｌｅｔｍｕｌｔｉ－ｓｃａｌｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｎｅｔｗｏｒｋｔｒａｆｆｉｃ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｍｅｔｈｏｄ，ｃａｐａｂｌｅｏｆｄｅｔｅｃｔｉｎｇｔｈｅＬＤｏＳａｔｔａｃｋ，ａｃｈｉｅｖｅｓｈｉｇｈｄｅｔｅｃｔｉｏｎｒａｔｅｗｉｔｈｌｏｗｃ

5、ｏｍｐｕｔａｔｉｏｎｃｏｓｔ，ａｎｄｈｅｎｃｅｈａｓｇｏｏｄｐｒａｃｔｉｃａｌｖａｌｕｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｌｏｗ－ｒａｔｅｄｅｎｉａｌ－ｏｆ－ｓｅｒｖｉｃｅａｔｔａｃｋｓ（ＬＤｏＳ）；ｔｒａｆｆｉｃｃｈａｒａｃｔｅｒ；ａｂｎｏｒｍａｌｄｅｔｅｃｔｉｏｎ的活动时间段内才发送高强度脉冲流，这使得攻击１引言流的平均数据率与合法用户并无太大区别．面对分低速率拒绝服务攻击（ｌｏｗ－ｒａｔｅｄｅｎｉａｌ－ｏｆ－布式ＬＤｏＳ攻击，传统检测方法面临着检测效率低、［２］ｓｅｒｖｉｃｅ，ＬＤｏＳ），属于一种新型的资源消耗型攻误报率高的严峻考验．［１］击．ＬＤｏＳ利用系统适应性机制或网络协议中的针对这一问题，文

6、中分析了ＬＤｏＳ攻击流与正安全漏洞，通过向目标发送周期性脉冲攻击流，导致常Ｉｎｔｅｒｎｅｔ数据流的差异，结合ＬＤｏＳ的攻击规律，受害端服务性能降低．ＬＤｏＳ攻击者具有间歇性的提出了一种ＬＤｏＳ检测方法ＤＳＷＡ（ｄｅｔｅｃｔｉｏｎｓｙｓ－攻击特点，它在大部分时间内并不活跃，只有在短暂ｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｗａｖｅｌｅｔａｎａｌｙｓｉｓ）．ＤＳＷＡ方法基于小收稿日期：２０１１－０２－２３；修回日期：２０１１－０３－３０基金项目：国家自然科学基金项目（６０９７５０７１）；国家“八六三”计划项目（２００９ＡＡ０４Ｚ２１５）；常州工学院教学科研基金项目（Ｊ０８０５１３，Ｊ０８０１０２）第１１期蔡晓丽，等

7、：一种基于Ｈａａｒ小波变换的低速率拒绝服务攻击检测方法１０３波特征提取，分析对象是到达检测路由器的数据包３基于Ｈａａｒ小波变换的ＬＤｏＳ攻击特征数目．它利用信号处理技术分析网络流量，通过小波提取工具能够很好地缓解正常用户背景流量对攻击特征提取的干扰，健壮性、可移植性较强，消耗的计算资ＬＤｏＳ攻击在传统的ＤＤｏＳ基础上改进很大，源少；其综合诊断器采用小波多尺度分析防范实现，它设计精巧、降低了攻击流的平均数据率，