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资源说明：随着网络技术的快速发展，网络安全问题日益凸显，分布式拒绝服务（DDoS）攻击成为了网络环境中的一大威胁。在众多类型的DDoS攻击中，低速率分布式拒绝服务（LDDoS）攻击由于其低流量、难以检测和能够对基于TCP协议的应用造成严重破坏而备受关注。本文所讨论的“Flow level detection and filtering of low-rate DDoS”即是对这种攻击的检测和过滤方法进行了深入研究。
LDDoS攻击的核心在于利用TCP协议拥塞控制机制中的漏洞，通过发送少量数据包来攻击合法流量。与传统的高流量DDoS攻击相比，LDDoS更难被检测到，但其危害性依然严重。这是因为LDDoS攻击者会精心设计数据包的发送速率，使其足以引起网络拥塞，但又不至于被现有的检测系统捕获。
为了解决这一问题，研究者们提出了新的检测指标——“拥塞参与率”（Congestion Participation Rate, CPR），以及基于CPR的检测和过滤方法。该方法能够通过LDDoS攻击者试图造成网络拥塞的意图来检测并过滤LDDoS攻击。CPR方法的创新之处在于其能够识别出LDDoS流量。若某一数据流的CPR高于预设的阈值，则该数据流将被分类为LDDoS流量，并且其所有数据包将被丢弃。
文中提到的研究人员通过理论分析和实验验证了CPR的有效性。通过量化普通TCP流量和LDDoS流量之间的平均CPR差异，证明了CPR能够区分它们。研究者们使用ns-2模拟、测试床实验以及互联网流量追踪分析等方法来验证理论分析结果，并评估了所提出方法的性能。实验结果显示，基于CPR的方法相比现有的基于离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform, DFT）的方法——后者是检测LDDoS攻击中最有效的方法之一——具有明显的优越性。
此外，研究人员还提供了在实践中选择CPR阈值的实验指南。这对于实现高效的LDDoS防御措施具有重要意义，因为正确设定CPR阈值直接关系到检测和过滤的效果。
总结来说，LDDoS攻击是一种需要特别关注的网络威胁，它们虽然流量较低，但造成的后果却极为严重。CPR这一指标的提出，为检测和防御LDDoS攻击提供了新的思路和方法，能够帮助网络管理员更加有效地监控和维护网络的安全和稳定。随着网络环境的日益复杂，对于此类网络攻击的研究将不断深入，未来可能会有更多的创新技术被用于防御和缓解这类网络威胁。
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