一种基于特征匹配的拒绝服务攻击检测技术
摘 要
拒绝服务攻击(Denial of Service, DoS)是指阻止合法用户使用正常网络服务的攻击。近年来，拒绝服务攻击事件层出不穷，常常中断一些著名站点与服务器的正常服务，扰乱正常网络行为，造成巨大经济损失。
已有的基于统计的DoS攻击检测技术无法适应实时检测要求；基于误用的入侵检测系统如Snort未考虑DoS攻击的特点，无法达到最好的检测性能。
本文提出了一种基于特征匹配的DoS攻击检测技术。通过分析几种典型的DoS攻击例如 Smurf和SYN Flooding与几种流行的DoS攻击工具例如Tribal Flood Network和Trin00，提取DoS攻击特征，并将这些特征表示成与Snort相兼容的形式。本文分析了两种入侵检测中的模式匹配算法：Boyer-Moore 算法与Aho-Corasick算法，并结合DoS攻击的特点，提出了AC 算法的一种改进算法——反向AC算法，实验表明反向AC算法有更高的匹配性能，但需消耗更多内存。
本文设计并实现了DoS攻击检测系统原型，并采用DARPA 2000入侵检测评估数据集对系统进行评估。评估结果表明，原型达到98%的检测率与20%的误警率。本文的未来工作是提取更完整的DoS攻击特征，降低原型的误警率。
关键词: 入侵检测；拒绝服务攻击；特征匹配
Contents
1 Introduction 1
1.1 Background 1
1.2 Related Work 1
1.3 Research Content and Scope 2
1.4 Paper Structure 3
2 DoS Attacks Overview 4
2.1 Typical DoS Attacks 4
2.1.1 ICMP Flooding 4
2.1.2 TCP Flooding 4
2.1.3 UDP Flooding 5
2.1.4 Summary 5
2.2 Popular DoS Attacks Tools 5
2.2.1 Tribal Flood Network 6
2.2.2 Trin00 6
2.2.3 TFN2K 6
2.2.4 Stacheldraht 6
2.3 DoS Attack Signature Extracting 6
2.3.1 Signature Construction 6
2.3.2 Signature Extracting 8
2.3.3 Signatures Expression 9
3 Pattern Matching Algorithms 10
3.1 Boyer-Moore Algorithm 10
3.2 Aho-Corasick Algorithm 11
3.3 Improvement of Aho-Corasick Algorithm 12
3.4 Performance Analysis 15
4 System Prototype Design and Implementation 17
4.1 System Architecture 17
4.2 System Prototype Design and Implementation 18
4.2.1 Packet Capture 18
4.2.2 Packet Decode 19
4.2.3 Signature Engine 20
4.2.4 Detection Engine 22
4.2.5 Visual Alert 23
5 Experimental eva luation 26
5.1 Detection Rate 26
5.2 False Alarm Rate 27
5.3 Performance 28
5.4 Summary 28
6 Conclusion 30
Acknowledgements 31
References 32
