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  • AWS Best Practices for DDoS Resiliency AWS Best Practices for DDoS Resiliency,是基于AWS上安全服务shield和WAF ALB和cloudfont已经Route53构建适合不同应用部署架构的防拒绝服务攻击的文档,可以帮助用户设计适合的防护机制。
  • BGP协议防御DDoS攻击的方法浅析 ... 中应用最广泛的自治系统间路由协议,它通过面向连接的TCP (Transfer Control Protocol)协议保障路由信息的可靠转发。然而,以DDoS(Distributed Denial of Service)为代表的网络攻击对基于TCP 的应用协议产生了严重的威胁。保护BGP协议较为常见的方法是在网络边缘添加防火墙、流量分析仪等安全设备。从分析BGP邻居的建立过程及DDoS的攻击特点入手,提出一种新的思路,在不增加运营成本的前提下,实现BGP协议对DDoS的防御。
  • 基于扩展Kalman滤波的工业控制系统DDoS攻击检测 ... 要求非常高,相同的控制策略在不同的采样频率下,系统的动态响应会有较大的差异。当工业控制系统遭受到分布式拒绝服务(DDoS)的攻击时,传统的攻击检测方法虽然可以较好地完成检测任务,但会给工业控制网络造成较大的负担,从而影响整个系统的 ... 和实时性。结合工业控制系统的网络结构、网络特性以及流量平稳等特点,提出一种扩展Kalman滤波和控制系统的模型参数识别的算法来检测DDoS的攻击。在搭建的SCADA工业控制仿真系统平台中进行测试和实验,结果表明,所提出的算法可以有效地识别出针对特定工业控制系统网络的DDoS攻击。
  • 基于SDN构架的DoS/DDoS攻击检测与防御体系 针对DoS/DDoS的攻击检测算法大多应用于攻击的目的端,只能实现检测效果、并不能缓解攻击的问题,提出利用SDN架构的集中控制等特点,在攻击的源头实现流量实时监控,使用源IP防伪、接入层异常检测、链路流量异常检测形成多重防御体系,尽可能早地发现攻击,逐渐过滤异常流量,实现网络层DDoS攻击在源端的检测和防御。提出防御体系概念,便于应用更先进的检测算法完善防御体系。
  • 粒子群BP神经网络在DDoS攻击检测中的应用 利用BP神经网络自适应学习,结合粒子群优化算法的全局搜索和遗传算法的快速收敛特性检测DDoS攻击行为。实验证明,新算法具有速度快、检测率高和误报率低的特点,能很好地应用于检测和抵御DDoS攻击。