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论文研究-分布式拒绝服务攻击及防范研究.pdf 评分:

拒绝服务攻击(Denial of Service,DoS)是网络上最常见的一种攻击方式,其攻击类型繁多、影响广泛,其中的分布式拒绝服务攻击(Distributed Denial of Service,DDoS)更是严重威胁网络安全,受到这种攻击的损失是无法计量的。系统地分析了分布式拒绝服务攻击的攻击原理和攻击类型,通过研究各个DDoS攻击程序提出相应的防御方法。
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论文研究-一种分布式的DDoS攻击防御系统模型的研究 .pdf

一种分布式的DDoS攻击防御系统模型的研究,邹存强,,分布式拒绝服务攻击(DDoS)是最主要的网络安全威胁之一,具有很强的破坏力,难以防范。本文在研究现有防御机制的基础上,提出一��

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论文研究-蚁群优化在P2P网络防范DDoS攻击中的应用研究.pdf

分析了非结构化P2P网络DDoS攻击的原理,借鉴蚁群算法的思想,为每个节点建立了一个资源相似度信息素表,利用这个信息素表,构建了一种防御DDoS攻击的联盟模型——AntDA (ant colony based defense-association),并讨论了应用AntDA模型进行防御的整个过程。在查询周期模型平台上实现了该模型,通过实验分析,验证了AntDA模型的有效性。

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论文研究-基于P2P泛洪DDoS攻击防范研究.pdf

提出了基于马尔可夫过程的信任和信誉模型,在节点间构建信任关系,利用节点间信任与信誉信息的交互对恶意节点进行识别,阻断对恶意消息的转发传播,从而增强抵御DDoS攻击的效能。仿真实验结果表明,提出的模型能有效地隔离恶意节点的消息数,提高网络抵御这种基于应用层的DDoS攻击的容忍度。

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论文研究-基于分布式蜜网的蠕虫传播模型研究.pdf

为有效防范蠕虫传播所带来的日益严峻的安全威胁,主动防护技术—分布式蜜网被应用到网络中以保障网络安全。分布式蜜网下的蜜罐对蠕虫表现出强诱骗性和“宽进严出”的数据控制策略等特性,影响到蠕虫的传播及控制。基于双因子模型,考虑到分布式蜜网下的蜜罐特性和Internet的无标度网络特性,提出基于分布式蜜网的蠕虫传播模型,并进行了分析;通过模拟实验对模型进行验证,以探讨部署分布式蜜网下的蠕虫传播规律。实验结果表明,部署分布式蜜网不但能第一时间捕获蠕虫样本,而且能减少网络中感染蠕虫主机总数、具备感染能力的最大主机数等

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论文研究-移动Adhoc网络的黑洞攻击研究.pdf

移动Ad hoc网络(MANET)是一个极具实际应用价值的研究领域,由于其自身的开放媒质、动态拓扑、分布式协作和受限能力等特点,MANET极易受到攻击,其安全问题正受到越来越广泛的重视。路由在整个网络安全中扮演重要角色,首先综合论述一种路由攻击类型——黑洞问题的研究概况,然后剖析黑洞问题的基本定义、功能结构和工作原理,归纳总结目前防范黑洞问题的最新技术,最后给出针对黑洞问题研究的若干热点问题与展望。

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论文研究-移动代理防范恶意主机安全技术研究.pdf

移动代理系统是一种新的分布式计算形式,具有显著的优点,但其应用面临安全问题。移动代理的安全问题分主机安全与代理安全两类,综述了后一种安全问题。描述了移动代理在恶意主机上所面临的安全威胁及应采取的安全策略,重点介绍了各种典型的安全技术,并给出了相应的评价。

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论文研究-于Gnutella对等网的DDoS攻击特性分析.pdf

通过对Gnutella协议内容的概述、存在的安全问题的分析,对传统基于网络层的DDoS攻击的原理、类型和检测的分析描述,对Gnutella网络中的DDoS攻击和基于网络层的DDoS攻击的分析比较,针对基于Gnutella网络的DDoS攻击特性提出防范的研究方法。

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论文研究-基于自适应学习神经网络的DDoS攻击检测方法 .pdf

基于自适应学习神经网络的DDoS攻击检测方法,谭淼,武斌,分布式拒绝服务攻击(DDoS)是如今常见的网络威胁之一,DDoS攻击难以检测和防范。现如今,已经有一些针对DDoS攻击的检测方法,但是由

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论文研究-Multi-softman智能入侵防御系统的研究.pdf

针对传统入侵检测技术难以适应大流量、高带宽的动态网络环境的局限性,在对软件人(SM)的基本理论和智能特性研究基础上,受其启发提出了基于群体软件人(MSM)的智能入侵防御系统协作控制模型。模型采取无控制中心的群体软件人分布式体系结构,避免了单个中心分析器带来的单点失效问题;同时该系统还充分利用了软件人智能协商控制机制,有效地解决信任社区内与社区间的协同预警及防御问题,也为网络安全防范提供了新的研究思路。

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论文研究-一种IPv6环境下实时DDoS防御方法.pdf

现有的DDoS防御方法大多是针对传统IPv4网络提出的,而且它们的防御实时性还有待进一步提高。针对这种情况,提出了一种IPv6环境下实时防御DDoS的新方法,其核心思想是首先在受害者自治系统内建立决策判据树,然后依据决策判据1和2对该树进行实时监控,如果发现攻击,就发送过滤消息通知有关实体在受害端和源端一起对攻击包进行过滤,从而保护受害者。实验证明,该方法能够在秒钟数量级检测到攻击并且对攻击包进行过滤,能有效地防范多个DDoS攻击源。另外,该方法还能准确地区分攻击流和高业务流,可以在不恢复攻击路径的情况下直接追踪到攻击源所在的自治系统(甚至是子网)。

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