基于时间序列与Bloom Filter的SYNFlooding源端攻击检测方法

该篇论文深入探讨了基于时间序列分析的SYNFlooding源端检测方法，针对网络安全领域中的SYN Flooding攻击问题，提出了一种创新的防御策略。SYNFlooding是一种常见的拒绝服务攻击，通过发送大量伪造的SYN请求到目标服务器，占用其资源，导致合法连接请求被拒绝。论文的核心思想是从攻击源头进行检测，以便早期识别并阻止这种威胁。 首先，作者利用了网络流量的自相似性，这是指攻击流量在一定时间尺度上表现出的重复性和规律性。通过应用Bloom Filter数据结构，可以高效地提取数据流的特征信息，Bloom Filter是一种空间效率极高的概率数据结构，用于快速判断一个元素是否在一个集合中，这对于大规模数据处理和特征匹配非常有用。 接着，构建了网络流量的时间序列，将这些特征信息组织成可分析的时间线。时间序列分析在此发挥了关键作用，它可以帮助捕捉数据随时间变化的趋势，预测未来的流量模式。论文提出了建立自回归预报模型，这是一种统计模型，能够根据历史数据预测未来状态，这对于防范SYN Flooding攻击至关重要，因为它可以提前预知可能的流量峰值，以便设置合适的阈值进行预警。 通过动态预测网络流量并与预先设定的阈值进行比较，当预测的流量超过阈值时，就认为可能存在SYN Flooding攻击。这种方法不仅能够准确地统计出网络中数据包和新源IP数据包的出现次数，显示出较高的检测率，而且误报率较低，这意味着系统能有效地识别出真实的攻击信号，而不会误报正常流量。 仿真实验结果显示，该方法在实际应用中表现出了很高的有效性，不仅能精确地检测出攻击，还能预测接下来的一段时间甚至多个时间段的网络流量。这对于网络管理员和安全团队来说，提供了宝贵的数据支持，使得他们能在攻击发生前采取应对措施，降低攻击的影响，并提升网络系统的安全性。 总结来说，这篇论文提供了一种新颖的SYNFlooding源端检测技术，结合了时间序列分析、Bloom Filter和自回归模型，旨在提高对SYN Flooding攻击的预防和响应能力，对于网络安全领域的研究和实践具有重要的参考价值。