Методы обнаружения и предотвращения DDOS-атак

Авторы: Кадыров Р.Р.
Опубликовано в выпуске: #7(36)/2019
DOI: 10.18698/2541-8009-2019-7-507
Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление | Рубрика: Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
Ключевые слова: информационная безопасность, атака «отказ в обслуживании», DoS, DDoS, механизмы обнаружения и предотвращения, архитектура смягчения последствий атаки, ложное срабатывание, доступ к ресурсам
Опубликовано: 06.08.2019

В связи с распространением в Интернете атак типа «отказ в обслуживании» (DoS) существует большая потребность в разработке решений для обнаружения и предотвращения этих атак. Настоящая работа посвящена введению в системы обнаружения вторжений (IDS) и анализу различных методов обнаружения DoS/DDoS. Перечислены критические задачи области, приведено их описание. Выполнен обзор различных систем обнаружения вторжения. Дана классификация различных методов обнаружения и предотвращения DDoS-атак, а также классификация архитектур предотвращения атак в соответствии с местом их развертывания, выполнено сравнение различных архитектур.

Литература

[1] Tripathi S., Gupta B., Almomani A., et al. Hadoop based defense solution to handle distributed denial of service DDoS attacks. J. Inf. Secur., 2013, vol. 4, no. 3, pp. 150–164. DOI: 10.4236/jis.2013.43018 URL: http://www.scirp.org/journal/paperinformation.aspx?paperid=34629

[2] Hachem N., Ben Mustapha Y., Granadillo G.G., et al. Botnets: lifecycle and taxonomy. Conf. on Network and Information Systems Security, 2011. DOI: 10.1109/SAR-SSI.2011.5931395 URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/5931395

[3] Mahajan D., Sachdeva M. DDoS attack prevention and mitigation techniques - a review. Int. J. Comput. Appl., 2013, vol. 67, no. 19, pp. 21–24. DOI: 10.5120/11504-7221 URL: https://research.ijcaonline.org/volume67/number19/pxc3887221.pdf

[4] Arora K., Kumar K., Sachdeva M. Impact Analysis of Recent DDoS Attacks. IJCSE, 2011, vol. 3, no. 2, pp. 877–883.

[5] Ahamad T., Aljumah A. Detection and defense mechanism against DDoS in MANET. Indian J. Sci. Technol., 2015, vol. 8, no. 33. DOI: 10.17485/ijst/2015/v8i33/80152 URL: http://www.indjst.org/index.php/indjst/article/view/80152

[6] Parwani D., Dutta A., Kumar Shukla P., et al. Various techniques of DDoS attacks detection and prevention at cloud: a survey. Orient. J. Comp. Sci. and Technol., 2015, vol. 8, no. 2. URL: http://www.computerscijournal.org/?p=1983

[7] Shaikh F., Bou-Harb E., Crichigno J., et al. A machine learning model for classifying unsolicited IoT devices by observing network telescopes. IEEE IWCMC, 2018. DOI: 10.1109/IWCMC.2018.8450404 URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8450404

[8] Munivara Prasad K., Rama Mohan Reddy A., Venugopal Rao K. DoS and DDoS attacks: defense, detection and traceback mechanisms – a survey. GJCST, 2014, no. 7-E. URL: https://globaljournals.org/GJCST_Volume14/3-DoS-and-DDoS-Attacks-Defense-Detection.pdf

[9] Uddin M., Alsaqour R., Abdelhaq M. Intrusion detection system to detect DDoS attack in gnutella hybrid P2P network. Indian J. Sci. Technol., 2013, vol. 6, no. 2, pp. 71–83.

[10] Douligeris C., Mitrokotsa A. DDoS attacks and defense mechanisms: a classification. Proc. 3rd IEEE Int. Symp. on Signal Processing and Information Technology, 2003. DOI: 10.1109/ISSPIT.2003.1341092 URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/1341092