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網絡空間安全:拒絕服務攻擊檢測與防御 版權信息
- ISBN：9787115496225
- 條形碼：9787115496225 ; 978-7-115-49622-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
網絡空間安全:拒絕服務攻擊檢測與防御 本書特色
1.內容新穎 本書反映的既是作者近年來的研究成果，也是對網絡安全領域當前新研究成果和進展的總結，內容上力求新穎，給讀者一個非常高的起點。 2.綜述全面 網絡安全是在互聯網技術發展的大背景下誕生的，因此，本書將首先從互聯網的發展歷史和體系結構介紹入手，全面綜述網絡安全技術和學科發展的背景，給讀者一個全景式的視角。 3.系統性和前瞻性 本書系統地論述了網絡安全領域的現狀、存在的問題和挑戰，也系統地總結了學術界在該領域研究所取得的進展和成果；并前瞻性地總結了網絡測量研究面臨的新挑戰和可能的發展趨勢。 4.作者知名 楊家海教授是吳建平院士的學生，楊教授有幸先后參與了兩代中國教育和科研計算機網CERNET和CNGI-CERNET2的規劃、設計、建設和運行工作，也長期從事互聯網絡的測量分析研究。十年磨一劍，2009年，筆者完成了國內*一本互聯網絡測量方面的專著，對網絡測量領域的研究工作做了較為系統的總結。此后，在國家自然科學基金項目等的支持下，筆者所在的課題組將研究的重點轉向基于測量的網絡安全分析及由拒絕服務攻擊引起的網絡異常檢測，對以拒絕服務攻擊為代表的網絡安全問題進行了較深入的研究，也發表了大量相關的研究論文。
網絡空間安全:拒絕服務攻擊檢測與防御 內容簡介
本書在簡單回顧了互聯網發展歷史、互聯網體系結構及分層協議以后，從分析導致互聯網先天脆弱性的系統性因素入手，系統而全面地介紹了網絡異常檢測和拒絕服務攻擊檢測研究領域涉及的各個方面的內容，包括拒絕服務攻擊及產生的機理分析、常見的DDos攻擊及輔助攻擊工具、異常檢測的數學基礎、拒絕服務攻擊檢測、低速率拒絕服務攻擊檢測、拒絕服務攻擊的防御、基于大數據技術的測量平臺與檢測系統等內容，并在本書很后總結了在網絡空間安全方面目前面臨的一些挑戰，希望給網絡空間安全研究的初學者提供一些選題的參考。全書盡力反映了近幾年來拒絕服務攻擊檢測領域的很新研究成果并逐章提供了詳盡的參考文獻。 本書既可以作為計算機網絡、網絡空間安全等相關專業本科生及研究生的參考教材，也可供廣大網絡及網絡運行管理技術的科研人員、網絡工程技術人員及網絡運行管理維護人員參考閱讀。
網絡空間安全:拒絕服務攻擊檢測與防御 目錄
第1章 引言 1
1．1 網絡安全的重要性 2
1．1．1 網絡安全問題日益突出 3
1．1．2 網絡空間安全的重要意義 5
1．2 互聯網與現代計算機網絡 6
1．2．1 Internet的發展簡史 7
1．2．2 Internet分層結構 8
1．2．3 TCP/IP協議簇 10
1．2．4 Internet協議簇的安全缺陷 15
1．3 互聯網絡的脆弱性 16
1．3．1 體系結構的因素 17
1．3．2 系統實現方面的因素 17
1．3．3 運行管理和維護的因素 18
1．3．4 補丁與補丁的局限性 19
1．4 拒絕服務攻擊問題的嚴重性 20
1．5 拒絕服務攻擊、網絡異常及其檢測 23
1．6 網絡入侵檢測與網絡異常檢測 25
1．7 本章小結 26
參考文獻 26
第2章 拒絕服務攻擊及產生的機理分析 28
2．1 拒絕服務攻擊概述 28
2．2 拒絕服務攻擊的分類及其原理 29
2．2．1 基本的攻擊類型 30
2．2．2 根據利用網絡漏洞分類 31
2．2．3 根據攻擊源分布模式分類 32
2．2．4 根據攻擊目標分類 33
2．2．5 面向不同協議層次的拒絕服務攻擊 34
2．2．6 根據攻擊增強技術分類 36
2．2．7 根據攻擊流量速率的特性分類 37
2．2．8 根據攻擊造成的影響分類 37
2．3 僵尸網絡與拒絕服務攻擊 38
2．3．1 僵尸網絡的概念 38
2．3．2 僵尸網絡的構建和擴張 40
2．3．3 僵尸網絡的拓撲特性及通信協議 40
2．3．4 僵尸網絡控制模型 41
2．3．5 僵尸網絡的命令與控制系統 43
2．3．6 僵尸網絡在DDoS攻擊中的作用 46
2．4 IP偽造與拒絕服務攻擊 47
2．4．1 IP欺騙與序列號預測 47
2．4．2 基于IP偽造的網絡安全攻擊 49
2．5 典型的拒絕服務攻擊 50
2．5．1 基于漏洞的拒絕服務攻擊 50
2．5．2 洪泛式拒絕服務攻擊 53
2．5．3 反射放大型攻擊 56
2．5．4 其他類型的攻擊 63
2．6 DDoS攻擊的一般步驟 64
2．6．1 搜集漏洞信息 65
2．6．2 構建和控制DDoS僵尸網絡 66
2．6．3 實際攻擊 66
2．7 本章小結 67
參考文獻 68
第3章 常見的DDoS攻擊及輔助攻擊工具 70
3．1 攻擊實施的基本步驟及對應工具概述 70
3．2 信息獲取工具 72
3．2．1 網絡設施測量工具 72
3．2．2 嗅探工具 74
3．2．3 網絡掃描工具 78
3．3 攻擊實施工具 85
3．3．1 木馬工具 85
3．3．2 代碼注入工具 87
3．3．3 分組偽造工具 91
3．3．4 DDoS攻擊控制工具 93
3．4 本章小結 96
參考文獻 96
第4章 異常檢測的數學基礎 98
4．1 網絡流量的自相似性 98
4．2 概率論 99
4．2．1 隨機變量和概率分布 99
4．2．2 隨機向量 102
4．2．3 大數定理與中心極限定理 103
4．3 數理統計 104
4．3．1 *大似然估計與矩估計 104
4．3．2 置信區間 104
4．3．3 假設檢驗 105
4．4 隨機過程 106
4．4．1 馬爾可夫（Markov）過程 106
4．4．2 正態隨機過程 107
4．4．3 獨立增量過程 107
4．4．4 計數過程 107
4．4．5 泊松（Poisson）過程 107
4．5 信號處理技術 108
4．5．1 倒頻譜 109
4．5．2 小波分析 109
4．6 機器學習 110
4．6．1 線性回歸分析 110
4．6．2 費舍爾（Fisher）線性分類器 111
4．6．3 Logistic回歸分類模型 112
4．6．4 BP網絡 113
4．6．5 支持向量機 114
4．6．6 概率圖模型 116
4．6．7 混合模型與EM算法 119
4．7 數據挖掘 120
4．7．1 決策樹 121
4．7．2 樸素貝葉斯分類器 123
4．7．3 近鄰分類器 123
4．7．4 關聯分析 124
4．7．5 聚類分析 125
4．8 本章小結 125
參考文獻 126
第5章 拒絕服務攻擊檢測 127
5．1 異常檢測的基本思路與特征選擇 127
5．2 基于貝葉斯思想的檢測方法 127
5．2．1 基于樸素貝葉斯分類器的檢測算法 127
5．2．2 基于貝葉斯網的檢測算法 128
5．2．3 基于混合模型和EM算法的檢測算法 130
5．3 基于近鄰的檢測算法 131
5．3．1 K近鄰檢測算法 131
5．3．2 基于密度的檢測算法 132
5．3．3 其他近鄰算法 135
5．4 基于回歸擬合的檢測算法 136
5．4．1 基于線性回歸方程的檢測算法 136
5．4．2 基于LMS濾波器的檢測算法 138
5．5 基于聚類的檢測算法 140
5．5．1 基于分劃聚類的檢測算法 140
5．5．2 基于層次聚類的檢測算法 142
5．5．3 基于新型聚類的檢測算法 143
5．6 基于關聯分析的檢測算法 144
5．7 基于神經網絡的檢測算法 146
5．8 基于支持向量機的檢測算法 148
5．8．1 基于傳統支持向量機的檢測算法 148
5．8．2 基于單類支持向量機的檢測算法 149
5．8．3 基于貝葉斯支持向量機的檢測算法 150
5．9 基于決策樹的檢測算法 151
5．9．1 基于ID3決策樹的檢測算法 151
5．9．2 基于C4．5決策樹的檢測算法 152
5．9．3 基于CART決策樹的檢測算法 153
5．9．4 基于隨機決策森林的檢測算法 153
5．10 本章小結 154
參考文獻 154
第6章 低速率拒絕服務攻擊檢測 161
6．1 概述 161
6．2 LDoS攻擊原理 162
6．2．1 TCP/IP的擁塞控制機制及安全性分析 163
6．2．2 基于TCP擁塞控制機制的LDoS攻擊 166
6．2．3 基于IP擁塞控制機制的LDoS攻擊 168
6．2．4 目標BGP的LDoS攻擊 169
6．3 LDoS與DDoS攻擊的區別與聯系 171
6．3．1 攻擊模型比較 171
6．3．2 攻擊流特性比較 173
6．4 LDoS攻擊流量特征分析 176
6．4．1 LDoS攻擊評估實驗 176
6．4．2 實驗結果評估 176
6．4．3 流量特征分析 181
6．4．4 特征分析函數 182
6．5 LDoS攻擊檢測與防御 185
6．5．1 特征檢測及防御 185
6．5．2 異常檢測及防御 187
6．5．3 基于終端應用服務器的檢測和防御 188
6．5．4 改進網絡協議和服務協議 189
6．5．5 結合突變特征與周期性特征的綜合檢測方法 190
6．6 本章小結 197
參考文獻 198
第7章 拒絕服務攻擊的防御 203
7．1 對抗網絡/傳輸層DDoS攻擊的防御機制 203
7．1．1 源端防御 203
7．1．2 目的端防御 206
7．1．3 網絡防御機制 214
7．1．4 混合防御機制 220
7．2 對抗應用層DDoS攻擊的防御機制 231
7．2．1 目的端防御 231
7．2．2 混合防御 233
7．3 主流攻擊檢測與防御系統 235
7．3．1 Bro 235
7．3．2 Snort 237
7．3．3 Suricata 240
7．3．4 Google Project Shield 240
7．4 本章小結 241
參考文獻 241
第8章 基于大數據技術的測量平臺與檢測系統 249
8．1 概述 249
8．2 數據采集與網絡異常監控 250
8．2．1 可使用的數據類型 251
8．2．2 采集點的部署 253
8．3 流量分析大數據技術 254
8．3．1 Hadoop批處理平臺 254
8．3．2 流式處理平臺 255
8．3．3 平臺相關組件 257
8．4 基于大數據技術的測量平臺與檢測系統實例 258
8．4．1 測量平臺構建 259
8．4．2 離線分析平臺構建 261
8．4．3 在線分析平臺構建 262
8．4．4 多算法并行檢測系統實現 263
8．5 基于Storm的Snort系統 267
8．5．1 Snort工作原理簡介 267
8．5．2 基于Storm的Snort系統工作原理 267
8．5．3 基于Storm的Snort系統所存在的挑戰 269
8．6 本章小結 270
參考文獻 271
第9章 未來挑戰 272
9．1 概述 272
9．2 傳統問題的新挑戰 273
9．2．1 高速鏈路實時異常檢測 273
9．2．2 檢測和防御系統的評價 274
9．2．3 大規模攻擊的檢測與處理 275
9．2．4 通用入侵/異常檢測系統設計 276
9．3 新攻擊模式的挑戰 276
9．3．1 面向基礎設施的密集攻擊的檢測 276
9．3．2 組合攻擊的檢測 279
9．3．3 未知攻擊的自適應檢測和防御 280
9．3．4 基于P2P模式控制僵尸網絡的攻擊 281
9．3．5 基于Mobile Botnet的攻擊 282
9．3．6 新型網絡技術模式下的攻擊與防御 284
9．3．7 攻擊溯源 289
9．4 本章小結 290
參考文獻 291
1．1 網絡安全的重要性 2
1．1．1 網絡安全問題日益突出 3
1．1．2 網絡空間安全的重要意義 5
1．2 互聯網與現代計算機網絡 6
1．2．1 Internet的發展簡史 7
1．2．2 Internet分層結構 8
1．2．3 TCP/IP協議簇 10
1．2．4 Internet協議簇的安全缺陷 15
1．3 互聯網絡的脆弱性 16
1．3．1 體系結構的因素 17
1．3．2 系統實現方面的因素 17
1．3．3 運行管理和維護的因素 18
1．3．4 補丁與補丁的局限性 19
1．4 拒絕服務攻擊問題的嚴重性 20
1．5 拒絕服務攻擊、網絡異常及其檢測 23
1．6 網絡入侵檢測與網絡異常檢測 25
1．7 本章小結 26
參考文獻 26
第2章 拒絕服務攻擊及產生的機理分析 28
2．1 拒絕服務攻擊概述 28
2．2 拒絕服務攻擊的分類及其原理 29
2．2．1 基本的攻擊類型 30
2．2．2 根據利用網絡漏洞分類 31
2．2．3 根據攻擊源分布模式分類 32
2．2．4 根據攻擊目標分類 33
2．2．5 面向不同協議層次的拒絕服務攻擊 34
2．2．6 根據攻擊增強技術分類 36
2．2．7 根據攻擊流量速率的特性分類 37
2．2．8 根據攻擊造成的影響分類 37
2．3 僵尸網絡與拒絕服務攻擊 38
2．3．1 僵尸網絡的概念 38
2．3．2 僵尸網絡的構建和擴張 40
2．3．3 僵尸網絡的拓撲特性及通信協議 40
2．3．4 僵尸網絡控制模型 41
2．3．5 僵尸網絡的命令與控制系統 43
2．3．6 僵尸網絡在DDoS攻擊中的作用 46
2．4 IP偽造與拒絕服務攻擊 47
2．4．1 IP欺騙與序列號預測 47
2．4．2 基于IP偽造的網絡安全攻擊 49
2．5 典型的拒絕服務攻擊 50
2．5．1 基于漏洞的拒絕服務攻擊 50
2．5．2 洪泛式拒絕服務攻擊 53
2．5．3 反射放大型攻擊 56
2．5．4 其他類型的攻擊 63
2．6 DDoS攻擊的一般步驟 64
2．6．1 搜集漏洞信息 65
2．6．2 構建和控制DDoS僵尸網絡 66
2．6．3 實際攻擊 66
2．7 本章小結 67
參考文獻 68
第3章 常見的DDoS攻擊及輔助攻擊工具 70
3．1 攻擊實施的基本步驟及對應工具概述 70
3．2 信息獲取工具 72
3．2．1 網絡設施測量工具 72
3．2．2 嗅探工具 74
3．2．3 網絡掃描工具 78
3．3 攻擊實施工具 85
3．3．1 木馬工具 85
3．3．2 代碼注入工具 87
3．3．3 分組偽造工具 91
3．3．4 DDoS攻擊控制工具 93
3．4 本章小結 96
參考文獻 96
第4章 異常檢測的數學基礎 98
4．1 網絡流量的自相似性 98
4．2 概率論 99
4．2．1 隨機變量和概率分布 99
4．2．2 隨機向量 102
4．2．3 大數定理與中心極限定理 103
4．3 數理統計 104
4．3．1 *大似然估計與矩估計 104
4．3．2 置信區間 104
4．3．3 假設檢驗 105
4．4 隨機過程 106
4．4．1 馬爾可夫（Markov）過程 106
4．4．2 正態隨機過程 107
4．4．3 獨立增量過程 107
4．4．4 計數過程 107
4．4．5 泊松（Poisson）過程 107
4．5 信號處理技術 108
4．5．1 倒頻譜 109
4．5．2 小波分析 109
4．6 機器學習 110
4．6．1 線性回歸分析 110
4．6．2 費舍爾（Fisher）線性分類器 111
4．6．3 Logistic回歸分類模型 112
4．6．4 BP網絡 113
4．6．5 支持向量機 114
4．6．6 概率圖模型 116
4．6．7 混合模型與EM算法 119
4．7 數據挖掘 120
4．7．1 決策樹 121
4．7．2 樸素貝葉斯分類器 123
4．7．3 近鄰分類器 123
4．7．4 關聯分析 124
4．7．5 聚類分析 125
4．8 本章小結 125
參考文獻 126
第5章 拒絕服務攻擊檢測 127
5．1 異常檢測的基本思路與特征選擇 127
5．2 基于貝葉斯思想的檢測方法 127
5．2．1 基于樸素貝葉斯分類器的檢測算法 127
5．2．2 基于貝葉斯網的檢測算法 128
5．2．3 基于混合模型和EM算法的檢測算法 130
5．3 基于近鄰的檢測算法 131
5．3．1 K近鄰檢測算法 131
5．3．2 基于密度的檢測算法 132
5．3．3 其他近鄰算法 135
5．4 基于回歸擬合的檢測算法 136
5．4．1 基于線性回歸方程的檢測算法 136
5．4．2 基于LMS濾波器的檢測算法 138
5．5 基于聚類的檢測算法 140
5．5．1 基于分劃聚類的檢測算法 140
5．5．2 基于層次聚類的檢測算法 142
5．5．3 基于新型聚類的檢測算法 143
5．6 基于關聯分析的檢測算法 144
5．7 基于神經網絡的檢測算法 146
5．8 基于支持向量機的檢測算法 148
5．8．1 基于傳統支持向量機的檢測算法 148
5．8．2 基于單類支持向量機的檢測算法 149
5．8．3 基于貝葉斯支持向量機的檢測算法 150
5．9 基于決策樹的檢測算法 151
5．9．1 基于ID3決策樹的檢測算法 151
5．9．2 基于C4．5決策樹的檢測算法 152
5．9．3 基于CART決策樹的檢測算法 153
5．9．4 基于隨機決策森林的檢測算法 153
5．10 本章小結 154
參考文獻 154
第6章 低速率拒絕服務攻擊檢測 161
6．1 概述 161
6．2 LDoS攻擊原理 162
6．2．1 TCP/IP的擁塞控制機制及安全性分析 163
6．2．2 基于TCP擁塞控制機制的LDoS攻擊 166
6．2．3 基于IP擁塞控制機制的LDoS攻擊 168
6．2．4 目標BGP的LDoS攻擊 169
6．3 LDoS與DDoS攻擊的區別與聯系 171
6．3．1 攻擊模型比較 171
6．3．2 攻擊流特性比較 173
6．4 LDoS攻擊流量特征分析 176
6．4．1 LDoS攻擊評估實驗 176
6．4．2 實驗結果評估 176
6．4．3 流量特征分析 181
6．4．4 特征分析函數 182
6．5 LDoS攻擊檢測與防御 185
6．5．1 特征檢測及防御 185
6．5．2 異常檢測及防御 187
6．5．3 基于終端應用服務器的檢測和防御 188
6．5．4 改進網絡協議和服務協議 189
6．5．5 結合突變特征與周期性特征的綜合檢測方法 190
6．6 本章小結 197
參考文獻 198
第7章 拒絕服務攻擊的防御 203
7．1 對抗網絡/傳輸層DDoS攻擊的防御機制 203
7．1．1 源端防御 203
7．1．2 目的端防御 206
7．1．3 網絡防御機制 214
7．1．4 混合防御機制 220
7．2 對抗應用層DDoS攻擊的防御機制 231
7．2．1 目的端防御 231
7．2．2 混合防御 233
7．3 主流攻擊檢測與防御系統 235
7．3．1 Bro 235
7．3．2 Snort 237
7．3．3 Suricata 240
7．3．4 Google Project Shield 240
7．4 本章小結 241
參考文獻 241
第8章 基于大數據技術的測量平臺與檢測系統 249
8．1 概述 249
8．2 數據采集與網絡異常監控 250
8．2．1 可使用的數據類型 251
8．2．2 采集點的部署 253
8．3 流量分析大數據技術 254
8．3．1 Hadoop批處理平臺 254
8．3．2 流式處理平臺 255
8．3．3 平臺相關組件 257
8．4 基于大數據技術的測量平臺與檢測系統實例 258
8．4．1 測量平臺構建 259
8．4．2 離線分析平臺構建 261
8．4．3 在線分析平臺構建 262
8．4．4 多算法并行檢測系統實現 263
8．5 基于Storm的Snort系統 267
8．5．1 Snort工作原理簡介 267
8．5．2 基于Storm的Snort系統工作原理 267
8．5．3 基于Storm的Snort系統所存在的挑戰 269
8．6 本章小結 270
參考文獻 271
第9章 未來挑戰 272
9．1 概述 272
9．2 傳統問題的新挑戰 273
9．2．1 高速鏈路實時異常檢測 273
9．2．2 檢測和防御系統的評價 274
9．2．3 大規模攻擊的檢測與處理 275
9．2．4 通用入侵/異常檢測系統設計 276
9．3 新攻擊模式的挑戰 276
9．3．1 面向基礎設施的密集攻擊的檢測 276
9．3．2 組合攻擊的檢測 279
9．3．3 未知攻擊的自適應檢測和防御 280
9．3．4 基于P2P模式控制僵尸網絡的攻擊 281
9．3．5 基于Mobile Botnet的攻擊 282
9．3．6 新型網絡技術模式下的攻擊與防御 284
9．3．7 攻擊溯源 289
9．4 本章小結 290
參考文獻 291
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網絡空間安全:拒絕服務攻擊檢測與防御 作者簡介
楊家海，男，1966年9月出生，畢業于清華大學計算機系，博士學位，現為清華大學信息網絡工程研究中心研究員、網絡運行與管理技術研究室主任。主要研究方向為計算機網絡體系結構、網絡互聯技術、網絡管理、網絡測量、網絡應用和協議工程學等領域。在國際學術會議及國內外核心刊物上發表論文90余篇，目前是中國計算機學會（CCF）高級會員、IEEE會員和CCF開放系統專業委員會副主任委員。
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