应用层DDoS攻击检测：基于统计特征与有限状态自动机的方法

"尚波涛、祝跃飞和陈嘉勇在2012年的《信息工程大学学报》上发表了一篇论文，提出了一种针对应用层分布式拒绝服务（DDoS）攻击的快速检测方法。该方法利用有限状态自动机理论分析应用层协议的用户行为，构建检测模型，通过统计协议关键字的特征来区分正常访问和DDoS攻击。通过逼近理想点排序算法训练模型，确定最优分类距离阈值，从而有效识别攻击行为。实验证明，这种方法在高速网络环境下具有良好的检测效果。关键词包括：应用层DDoS攻击、有限状态自动机、用户行为特征向量、TCAM模糊匹配和逼近理想点排序。" 本文详细探讨了一种新的应用层DDoS攻击检测算法，其核心在于理解和分析应用层协议的用户行为。在高速网络环境中，DDoS攻击已经成为严重威胁网络安全的重要问题，因此快速准确地检测并防御这类攻击显得至关重要。 首先，作者引入了有限状态自动机（FSM）理论，这是一种数学模型，常用于描述和分析有穷状态系统的行为。在本研究中，FSM被用来描述正常用户行为和攻击行为之间的差异。通过构建检测自动机模型，可以有效地识别出与正常行为模式不符的异常流量。 其次，该方法将应用层协议用户行为抽象为一系列协议关键字的交互过程，这意味着它关注的是协议数据包中的关键信息，如HTTP请求的方法（GET、POST等）和响应的状态码（200、404等）。通过对这些关键字的统计特征进行分析，生成用户行为的统计特征向量。 接下来，研究者运用逼近理想点排序算法来构造模型分类器。这个算法可以寻找最接近理想点的数据分布，从而定义正常行为的模型。通过训练，可以得到一个最优分类距离阈值，这个阈值可以用于判断新出现的流量是否超过了正常行为的界限，从而判定是否存在DDoS攻击。 在高速网络环境中，由于数据流量大，传统的检测方法可能效率低下。但该方法由于其快速的特性，能够在大量数据流中迅速定位潜在的攻击行为，体现了其在实际应用中的有效性。 这篇论文提出的快速检测算法为应对高速网络环境下的应用层DDoS攻击提供了新的思路。通过结合有限状态自动机、用户行为特征向量和逼近理想点排序算法，它能够及时发现并区分正常访问与攻击行为，对于保障网络安全具有重要意义。