CN104202336A - 一种基于信息熵的DDoS攻击检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于信息熵的DDoS攻击检测方法，其实现过程为：高速网络流量的获取；异常流量的判断，即本时刻是否有异常流量的发生；被攻击主机的确认，主要是通过源IP地址、目的IP地址方式；攻击流量的识别。本发明的一种基于信息熵的DDoS攻击检测方法与现有技术相比，具有检测及时、准确高效的特点，可以有效的判别异常流量发生时刻，从而在目标主机或者网络资源耗尽之前做出相应的处理。
Description
技术领域
本发明涉及云计算技术领域，具体地说是一种实用性强、基于信息熵的DDoS攻击检测方法。
背景技术
随着信息及通信技术的发展，计算机网络在人们生活中扮演的越来越重要的角色。由于其开放性、自由性、共享性等特点以及安全协议存在的漏洞使得信息在传输过程中可能会被窃取、篡改、破坏等，从而造成巨大的经济损失，因此网络安全问题日益严重。在众多的网络安全问题中，由于分布式拒绝服务（DDoS）攻击易操作、技术要求低、攻击方式多样化、攻击源分布广泛难以检测且造成的巨大破坏等越来越受到重视。而传统的识别方式存在着误报率高、难以检测及受害终端的处理能力有限等问题都制约了DDoS攻击的有效检测与识别。
基于此，现提供一种基于信息熵的DDoS攻击异常流量检测方法，该方法可以有效的判别异常流量发生时刻，从而在目标主机或者网络资源耗尽之前做出相应的处理。
发明内容
本发明的技术任务是针对以上不足之处，提供一种实用性强、基于信息熵的DDoS攻击检测方法。
一种基于信息熵的DDoS攻击检测方法，其实现过程为：
一、获取高速网络流量：捕获网络中高速传输的数据报文和存储内容，进行步骤二中网络异常流量的分析；
二、判断异常流量，对捕获到的流量信息进行分析，确定某时刻是否存在异常流量，作为判定攻击发生的前提条件，这里的某时刻即为本时刻是否有异常流量的发生；
三、通过空间分析和聚类分析源IP地址、目的IP地址方式的变化情况，确认被攻击主机：采用累积和算法对流经检测节点的数据流量检测其变化识别出受到攻击的目的IP地址，该累积和算法检测偏移程度，通过累积误差来检测待检测对象与目标之间的偏移；
四、对产生的攻击流量进行甄别筛选，从而确认攻击流量，为流量清洗工作做准备。
所述高速流量获取的过程为：首先对高速网络流量进行实时采集进行压缩存储，对采集到的高速流量进行实时分析；这里采用的是交替的两个sketch链表数据结构对网络数据报文进行压缩存储以便进行分析。
所述异常流量判断的过程包括异常流量的检测与受害主机的确认：
首先通过对sketch链表数据结构进行信息熵计算分析出其在单位时间内流量变化情况：当信息熵低于阈值时就认为此时刻有异常行为的发生，对此该的sketch链表数据结构及之前时刻的sketch链表数据结构进行累积和运算，找出矩阵中不同位置即不同的目的IP的变化情况；当超出累积和运算的阈值，则认为该目的IP即为受害主机的IP。
所述攻击流量识别为：对存储sketch链表结构中被确认为受害主机的位置的链表信息采用Pearson相关系数分析，得出正常访问流量与异常访问流量，为流量清洗工作做准备。
本发明的一种基于信息熵的DDoS攻击检测方法，具有以下优点：
该发明的一种基于信息熵的DDoS攻击检测方法，对检测到的异常流量矩阵采用累积和算法来确定被攻击者目标，主要是使用累积和控制流量特征的变化以减缓抖动性，CUSUM通过特征值的连续变化情况判断攻击是否发生；然后采用Pearson相关系数方法来识别出攻击流量与正常流量，为流量清洗工作做准备；具有及时快速高效的特点，采用信息熵相关理论来检测异常流量的发生，对出现的异常流量进行判断从而可以提高检测效率与降低检测负荷；实用性强，适用范围广泛，安全性良好，易于推广。
附图说明
附图1为本发明的结构示意图。
附图2为本发明的Sketch链表存储结构图。
附图3为DDoS攻击检测识别流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明。
本发明提供一种基于信息熵的DDoS攻击检测方法，本发明通过信息熵的方式来确定异常流量的发生，使用两个sketch链表矩阵交替对网络流量进行实时存储，通过对当前时刻的矩阵进行信息熵的运算从而判断是否有异常流量的发生。对异常流量矩阵采用累积和（CUSUM）算法的累积误差来检测待检对象与目标之间的偏移的方式来确定被攻击者的IP地址。对确定的被攻击IP地址流量采用Pearson相关系统方法对链表信息进行类别来确定攻击流量，为下一步的流量清洗工作做准备。基于上述思路，如附图1、图2、图3所示，其具体实现过程为：
一、获取高速网络流量：捕获网络中高速传输的数据报文和存储内容，进行步骤二中网络异常流量的分析。
二、判断异常流量，对捕获到的流量信息进行分析，确定某时刻是否存在异常流量，作为判定攻击发生的前提条件，这里的某时刻即为本时刻是否有异常流量的发生。
三、通过空间分析和聚类分析源IP地址、目的IP地址方式的变化情况，确认被攻击主机：采用累积和算法对流经检测节点的数据流量检测其变化识别出受到攻击的目的IP地址，该累积和算法检测偏移程度，通过累积误差来检测待检测对象与目标之间的偏移，通过采用各种技术手段及方法确定受害主机从而采取进一步的防御措施，避免造成更大的损失。
四、对产生的攻击流量进行甄别筛选，从而确认攻击流量，为流量清洗工作做准备，也可以作为确认攻击源的一种方式。
为了保证网络传输数据报文的实时捕获与处理，采用sketch链表数据结构对网络流量进行存储，这样就能将网络信息存入到概要矩阵中方便分析。通过对相邻采样间隔所生成的不同sketch链表数据结构的方式，实现网络流量的实时监控。由于DDoS攻击的原理及特点，只须对目的IP地址分析就可以通过流量的变化来识别攻击行为的发生，在分析异常流量时需要区分不同的数据包，因此在Sketch链表数据结构中只存储网络数据包的源IP地址与目的IP地址，这样可以有效的减少数据报文处理时间，提高效率。
本发明结合信息熵理论与DDoS攻击的特点，对流经该路由器的网络数据报文的目的IP地址进行统计分析。正常情况下，网络数据包是正常分布的，当攻击发生时，会有大量具有相同的目的IP地址的数据包，当对这些目的IP地址进行统计时，计算得出的信息熵值会发生变化。DDoS攻击的强度越大，这种变化越明显。由此可以用信息熵的理论根据其值变化来检测是否有DDoS攻击行为的发生。当计算的熵值超过阈值时即认为有攻击行为的发生。
为了确定受害主机，本发明采用累积和（CUSUM）算法对流经检测节点的数据流量检测其变化可以识别出受到攻击的目的IP地址。CUSUM算法用于检测偏移程度，通过累积误差来检测待检测对象与目标之间的偏移。
为了识别攻击流量与正常流量，本发明采用Pearson相关系数（PMCC）判断流向受害主机的流量是否为攻击流量，主要是因为：DDoS攻击一般通过傀儡机向受害主机发送大量数据报文来达到网络资源与主机资源耗尽的一种方式，一般攻击报文都是通过攻击工具自动生成，与正常用户访问产生的报文明显不同，因此DDoS攻击工具产生的攻击流量呈现模式化且有规律可循。通过观测数据包的传输速率可以辨别DDoS攻击流量与正常用户访问流量。
所述高速流量获取的过程为：首先对高速网络流量进行实时采集进行压缩存储，对采集到的高速流量进行实时分析；这里采用的是交替的两个sketch链表数据结构对网络数据报文进行压缩存储以便进行分析。
所述异常流量判断的过程包括异常流量的检测与受害主机的确认：
首先通过对sketch链表数据结构进行信息熵计算分析出其在单位时间内流量变化情况：当信息熵低于阈值时就认为此时刻有异常行为的发生，对此该的sketch链表数据结构及之前时刻的sketch链表数据结构进行累积和运算，找出矩阵中不同位置即不同的目的IP的变化情况；当超出累积和运算的阈值，则认为该目的IP即为受害主机的IP。
所述攻击流量识别为：对存储sketch链表结构中被确认为受害主机的位置的链表信息采用Pearson相关系数分析，得出正常访问流量与异常访问流量，为流量清洗工作做准备。
本发明的检测流程如图3所示，首先对流经本路由的网络流量进行抓取，交替存放到两个sketch链表存储矩阵中，通过信息熵的方式来计算当前存储矩阵是否有异常流量的发生，如果有则对相邻矩阵采用累积和算法进行被害主机的筛选，确认被害主机后对流向本主机的网络流量进行识别，识别出攻击流量与正常访问流量，以便流量清洗工作的进行。本系统中，时间间隔可以取值为1S，sketch链接矩阵中H取为3，信息熵阈值可由前一段时间间隔内所得信息熵得出，累积和阈值可动态获取，以上参数可在具体部署时根据具体情况设定。
上述具体实施方式仅是本发明的具体个案，本发明的专利保护范围包括但不限于上述具体实施方式，任何符合本发明的一种基于信息熵的DDoS攻击检测方法的权利要求书的且任何所属技术领域的普通技术人员对其所做的适当变化或替换，皆应落入本发明的专利保护范围。
Claims (4)
1.一种基于信息熵的DDoS攻击检测方法，其特征在于：其实现过程为：
一、获取高速网络流量：捕获网络中高速传输的数据报文和存储内容，进行步骤二中网络异常流量的分析；
二、判断异常流量，对捕获到的流量信息进行分析，确定某时刻是否存在异常流量，作为判定攻击发生的前提条件，这里的某时刻即为本时刻是否有异常流量的发生；
三、通过空间分析和聚类分析源IP地址、目的IP地址方式的变化情况，确认被攻击主机：采用累积和算法对流经检测节点的数据流量检测其变化识别出受到攻击的目的IP地址，该累积和算法检测偏移程度，通过累积误差来检测待检测对象与目标之间的偏移；
四、对产生的攻击流量进行甄别筛选，从而确认攻击流量，为流量清洗工作做准备。
2.根据权利要求1所述的一种基于信息熵的DDoS攻击检测方法，其特征在于：所述高速流量获取的过程为：对高速网络流量进行实时采集进行压缩存储，对采集到的高速流量进行实时分析；这里采用的是交替的两个sketch链表数据结构对网络数据报文进行压缩存储以便进行分析。
3.根据权利要求1所述的一种基于信息熵的DDoS攻击检测方法，其特征在于：所述异常流量判断的过程包括异常流量的检测与受害主机的确认：
通过对sketch链表数据结构进行信息熵计算分析出其在单位时间内流量变化情况：当信息熵低于阈值时就认为此时刻有异常行为的发生，对此该的sketch链表数据结构及之前时刻的sketch链表数据结构进行累积和运算，找出矩阵中不同位置即不同的目的IP的变化情况；当超出累积和运算的阈值，则认为该目的IP即为受害主机的IP。
4.根据权利要求1所述的一种基于信息熵的DDoS攻击检测方法，其特征在于：所述攻击流量识别为：对存储sketch链表结构中被确认为受害主机的位置的链表信息采用Pearson相关系数分析，得出正常访问流量与异常访问流量，为流量清洗工作做准备。
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| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |