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构建分布式DDoS攻击恶意行为知识库
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更新于2024-06-14
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该文档是关于分布式DDoS攻击恶意行为知识库的设计与实现的研究报告,由作者xxx在202x年6月完成,并受到国家重点研发计划课题的支持。该研究聚焦于解决网络空间安全问题,特别是针对分布式拒绝服务(DDoS)攻击的防御。 在当前5G技术飞速发展的背景下,网络安全面临着严峻挑战,DDoS攻击频繁发生。传统的防御手段往往侧重于流量缓解,缺乏对攻击者行为的深入分析和威胁情报的记录,难以有效应对复杂多变的网络攻击。因此,建立一个能够收集DDoS攻击多方面信息并描绘恶意行为的知识库显得至关重要。 论文基于"基于身份的可信协议与恶意通信行为监控方法"的课题,提出了一种构建分布式DDoS攻击恶意行为知识库的方法。这个知识库包含了五大类别共21种不同的攻击流量模式,旨在构建一个恶意流量检测库。此外,通过分析攻击的多个维度,建立了恶意流量行为库,以便更全面地理解DDoS攻击的特征和行为模式。 该研究进一步探讨了DDoS开放威胁信令(DDoS Open Threat Signaling, DDoSOTS),可能涉及到攻击的早期预警、攻击源追踪以及攻击响应策略的制定。知识库的建立有助于网络安全专家实时监测和预防DDoS攻击,提高防御效率,同时也为未来的研究提供了基础数据和分析工具。 这篇论文对提升网络安全防护能力,尤其是对抗分布式DDoS攻击的策略有着重要的理论和实践意义。通过建立这样的知识库,不仅可以提升攻击识别的准确性,还能促进对恶意行为的深度学习和智能防御系统的开发。这一工作是对网络安全领域的一个重要贡献,为未来的科研和实战应用提供了宝贵的参考。
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北京交通大学硕士学位论文
关技术进行阐述。
第三章分布式知识库构建方案。概述构建分布式知识库的整体流程,单个知
识库构建中具体的知识库结构以及其内部知识图谱构造方案和数据传输内容,给
出知识库的分布式构造方案设计。
第四章分布式知识库构建实现。根据第三章提出的构建方案依次阐述各张知
识图谱构建、知识图谱接口构建、分布式知识库构建以及知识库功能实现流程。
第五章实验验证与分析。介绍实验平台的搭建情况,然后对分布式知识库的
各项功能进行验证,最后对知识库检测 DDoS 攻击能效进行验证并分析实验结果。
第六章总结与展望。总结本文所有工作内容,分析工作还存在的不足之处并
对未来的工作进行展望。
图1-1 论文组织结构
Figure1-1 The organization of the thesis
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第四章
第三章
引言
第二章
第一章
知识库功能验证
分布式部署
恶意流量行为库方案
DDoS攻击原理
功能及性能验证
分布式知识库构建实现
分布式知识库构建方案
相关理论与关键技术
总结与展望
知识库性能分析
实验环境搭建
知识库功能实现
知识图谱及接口构建
分布式知识库构建方案
恶意流量检测库方案
分布式技术
知识图谱
第六章
第五章
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相关理论与关键技术
2 相关理论与关键技术
本章将对分布式 DDoS 网络攻击恶意行为知识库设计与实现过程中涉及到的
知识图谱、数据存储、DDoS 攻击原理和分布式技术进行介绍。首先阐述了知识图
谱基本结构和概念以及构建过程中的必要步骤,然后介绍了主流的知识图谱数据
存储方式和工具,随后介绍了知识库存储的五大类 DDoS 攻击原理,最后对两种
知识库分布式部署方法和技术进行了详细的说明。
2.1 知识图谱
知识图谱的概念是 Google 于 2012 年正式提出的
[51]
,在此之前曾出现过许多
相似的概念。1960 年 Quillian 提出了语义网络
[52]
的概念,这是一种知识表达的模
式,通过相互连接的节点和边来表示知识,以连接起多种概念和对象。后来计算
机领域将哲学领域的本体论运用于计算机建模,从而实现本体论在某些领域的自动
推理,并发展成为了专家系统。1999 年 Tim Berners Lee 提出了语义网
[53]
的概念,
语义网对单纯的数据进行描述,表达出数据背后的意义,并借用万维网的概念将
数据链接起来形成一个庞大的信息网络。2006 年 Lee 在语义网的基础上提出了链
接数据
[54]
的概念,通过对数据进行标准化并共享实现一整套完整的生态。知识图
谱则是集合了上面这些概念的优点和理念创建出来的一种数据存储与展示方式。
2.1.1
基本概念
知识图谱是一种用图模型来描述并存储数据的结构,现今有两种主流的知识
图谱数据模型:RDF 图
[55][56]
和属性图
[57]
。RDF 图是一种三元组形式的数据存储方
式,以“实体-关系-实体”的方式存储高层数据之间的关系,实体表示一种或一类数
据的概念集合,关系则表示不同数据概念通过何种关系链接起来;以“实体-属性-属
性值”的形式存储具体的数据,实体代表数据的概念集合,属性代表该概念集合所
拥有的具体数据类型,属性值则代表该概念集合在特定数据类型下的具体数据值
。RDF 图是 W3C 定义的描述网络资源的标准,因此其数据共享效率很高, 但其
对图中的节点和边的属性定义较为晦涩,形式不够直观。属性图则是一种较为直
观、更加易于理解的数据存储方式,由节点集合和边集合组成。节点集合表示属
于一类节点的集合以及这些节点包含的属性和属性值集合,边集合表示实体间属
于同一类连接关系的集合以及这些关系包含的属性和属性值集合,相较而言,
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北京交通大学硕士学位论文
属性图更能表示出存储数据的直接结构
因此知识图谱在数据存储和数据结构的表达中一般采用属性图的形式,主要
包含实体、关系和属性三个部分。知识图谱的公式化表示如公式(2-1)所示,其
中 E 表示实体的集合,R 表示连接关系的集合,P 表示实体和关系所拥有属性和属
性值的集合。
KG �
E, R, P
(2-1)
1) 实体:
E
�
�
e
1
,
e
2
,
e
3
,L,
e
n
�
表示知识图谱中实体的集合,是知识图谱存储对
象的具体表示, E 为实体的集合,包含n 种不同的实体。
2) 关系:
R
�
�
r
1
,
r
2
,
r
3
,L,
r
i
�
表示不同实体间的联系,是知识图谱关联对象的
具体表示, R 是关系的集合,任意两个实体间都可能存在i 种关系。
3) 属性:
P
�
�
p
1
,
p
2
,
p
3
,L,
p
j
�
表示知识图谱中属性的集合,为实体和关系所
拥有的特征,是知识图谱存储具体数据的方式,每种实体e 或关系r 都可能拥有不
同的 j 个属性。
2.1.2
关键技术
知识图谱构建方法与实际应用场景密切相关,通常会涉及到相当多的领域,
因此本文只阐述知识图谱构建流程中的一些关键技术,其构建流程如图 2-1 所示。
图2-1 知识图谱构建流程
Figure2-1 The Process of Knowledge Graph Construction
知识图谱构建流程大致分为知识抽取,知识融合以及知识图谱构建三部分。
首先知识抽取从书籍,网页或第三方知识库中获取构建知识图谱需要的数据,这
些数据分为已经经过结构化处理,易于导入的结构化数据,半数据和半描述性语
言组成的半结构化数据,完全由文本或其他类型字符组成的难以直接存储和结构
化的非结构化数据。对于结构化数据或第三方知识库中的数据只需要将其中有用
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知识图谱
知识融合
结构化数据
非结构化数据
半结构化数据
数据整合
第三方知识库
知识更新
知识推理
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相关理论与关键技术
的数据进行整合,对于另外两种类型的数据需要进行实体、关系和属性的抽取,
提取能构成知识图谱的那部分数据并结构化为知识图谱可导入的数据类型。
知识融合
[58][59]
表示将多个数据源中的知识进行融合,包括实体消歧和实体对
齐两部分。实体消歧表示对于一个能在多个领域表示不同意思的词,需要解决其
在同名实体间存在的歧义问题,通常通过上下文语境来实现。实体对齐则用于解
决异构数据中实体指代不明的问题。
知识图谱构建则包括知识推理
[60][61]
、知识更新和知识检索等任务。知识推理
指用图算法或推理算法对知识图谱中包含的数据进行计算,从而得出知识图谱中
原本不存在的知识,比如新的关系等;知识更新表示知识图谱具有的对存储数据
进行更新的能力,通常为定时更新;知识检索则表示能够通过检索知识图谱中某
一个实体或关系,显示出与该实体有关的其他实体及其关系或显示出拥有该关系
的多个实体。
2.2 数据存储技术
2.2.1
图形数据库
目前主流的数据库有关系型数据库和非关系型数据库两种。以 MySQL
[62]
和 O
racle
[63]
为代表的关系型数据库已经发展得较为完善,能够高效的对数据进行增删
改查等操作,在处理复杂数据结构的存储时采用高效的特殊结构来链接多张表。
对单一表中的数据较为敏感,在描述数据间复杂关系时性能不佳
[64][65]
。
非关系型数据库近年来发展迅速,其存储形式多样,有键值、列、文档数据
和图形数据等存储方式,用来提高查询和存储复杂结构数据时的效率。在非关系
型数据库中,利用图形数据存储方式来描述实体间关系效果最好。这种存储方式
使得后续对数据以及关系进行的增删改查操作变得相对容易
[66]
。图数据库的存储
要素主要包括节点(Node)、属性(Properties)和关系(Relationship)三类。具体
需要存储的数据以键值<Key,Value>的形式存储于节点和关系内部,或作为新的
节点与原始节点相连接,因此图形数据存储后的形式为一张属性图,其存储要素
如下所示:
1) 节点
在属性图中,节点表示为网状结构中的顶点,表示实体或概念,是数据的主要
表示对象。每个节点拥有独立且唯一的标识 ID,在节点的内部可以包含任意数量
的属性键值对用于描述该节点所拥有的具体属性和属性值。
2) 关系
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在属性图中,关系是连接网状结构中各个顶点的边,用于在两个节点间建立联系
。关系除了与节点一样拥有唯一独立的标识 ID 以及任意数量的属性键值对外, 还
拥有方向,用来表示节点间的从属等阶级关系。关系的存在使数据网络成为一张
有向属性图。
3) 属性
在属性图中,属性表示“属性名称:属性值”的键值对。属性可以包含在节点
或关系内成为依附于节点和关系的描述性要素,也可以单独构成新的属性节点与
其他节点相连接来强化描述节点与其内部属性间的关系。
4) 标签
在属性图中,标签用于将不同类别的节点和关系进行分类,其作用与关系型数
据库中的索引类似,节点和关系可以设置多个标签来大幅度减少在大数据量情况
下数据检索的时间消耗。
2.2.2
Neo4j 图形数据库
目前主流的图数据库有 Neo4j
[67]
、Graph Engine
[68]
、AllegroGraph
[69]
、
GraphDB
[70]
、gstore
[71]
、Virtuoso
[72]
、Trinity
[73]
、InfiniteGraph
[74]
等。使用最广泛的
是 Neo4j 图形数据库,其具有以下几点优势:
1) 图遍历式查询:Neo4j 具有优秀的查询能力,检索、遍历和导航连接数据
的速度非常快,检索速度甚至能达到每秒上亿次。
2) 图论算法支持: Neo4j 具备算法库 GDS,内置了基本的图算法,包括确
定网络中不同节点重要性的中心性算法和社区检测算法、计算节点间相似程度的
相似度算法、查找多节点间可用路径并评估其质量的路径寻找算法和拓扑链接算
法等。
3) ACID 事务支持: Neo4j 使用事务来保证数据在遭遇系统崩溃或硬件故
障时不会丢失,通过 ACID 事务为用户提供真正的数据安全。
4) 高性能: Neo4j 部署在一个可扩展、可容错的集群上,支持大数据集合
并可不断扩展容量,提供数百亿实体的存储规模。
5) 图数据库语义查询语言: Cypher
[75]
借鉴了 SQL 语言的结构,将各种语
句组合链接到一起,对图数据库中节点和关系进行增删改查等操作十分便捷。
2.3 DDoS 攻击原理
DDoS 攻击作为一种常见的网络安全攻击方式,具有成本低、技术要求低、攻
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