公开(公告)号：CN115987684A

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202310253479.9

申请日：2023-03-16

Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室

Inventor： 王志豪 ,  汪壬甲 ,  王剑楠 ,  赵倩 ,  郭栋

IPC: H04L9/40

Abstract: 本发明提供一种分布式拒绝服务DDoS防御系统、方法、设备及介质，应用于网络安全技术领域，该DDoS防御系统包括：数据面装置和控制面装置；数据面装置获取协议字段对应的待处理数据流；利用扩展伯克利包过滤eBPF技术，对待处理数据流进行统计，得到数据特征统计量；控制面装置从数据面装置中读取数据特征统计量；在根据数据特征统计量，确定待处理数据流中存在异常数据的情况下，确定待处理数据流对应的防御策略；根据防御策略，控制数据面装置进行防御操作。防御系统利用eBPF技术可快速地统计待处理数据流对应的数据特征统计量，且可有效缩短防御系统对DDoS攻击的防御响应时间，从而有效提高对DDoS攻击的防御能力。

公开(公告)号：CN115766140A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211370987.7

申请日：2022-11-03

Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室

Inventor： 刘超 ,  李煊 ,  王志豪 ,  王剑楠 ,  冉茂莹 ,  逯云松

IPC: H04L9/40 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种分布式拒绝服务DDoS攻击检测方法及装置，涉及网络安全技术领域，所述方法包括：分别确定各网络数据流的统计特征；基于各网络数据流的统计特征，生成至少一个关联流序列；将每一个关联流序列分别输入至训练完成的LSTM神经网络模型，获取LSTM神经网络模型输出的至少一个预测值序列；基于预设阈值和每一个预测值序列中包括的各预测值，判断各网络数据流是否是DDoS攻击流量。本发明通过基于各网络数据流的统计特征生成关联流序列，并将关联流序列作为LSTM神经网络模型的输入数据实现对网络数据流的DDoS攻击检测，不仅提高了DDoS攻击检测的准确性，而且提高了检测模型的泛化能力。

公开(公告)号：CN115987684B

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202310253479.9

申请日：2023-03-16

Applicant: 网络通信与安全紫金山实验室

Inventor： 王志豪 ,  汪壬甲 ,  王剑楠 ,  赵倩 ,  郭栋

IPC: H04L9/40

Abstract: 本发明提供一种分布式拒绝服务DDoS防御系统、方法、设备及介质，应用于网络安全技术领域，该DDoS防御系统包括：数据面装置和控制面装置；数据面装置获取协议字段对应的待处理数据流；利用扩展伯克利包过滤eBPF技术，对待处理数据流进行统计，得到数据特征统计量；控制面装置从数据面装置中读取数据特征统计量；在根据数据特征统计量，确定待处理数据流中存在异常数据的情况下，确定待处理数据流对应的防御策略；根据防御策略，控制数据面装置进行防御操作。防御系统利用eBPF技术可快速地统计待处理数据流对应的数据特征统计量，且可有效缩短防御系统对DDoS攻击的防御响应时间，从而有效提高对DDoS攻击的防御能力。