【摘 要】
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随着科学技术的迅猛发展和深度应用,云计算和大数据产业进入到一个新时代。同时,互联网面临着一个主要威胁,即分布式拒绝服务（DDoS）攻击造成的服务中断。入侵检测是防御DDoS攻击的重要环节。及时、准确的检测到恶意攻击,对后续攻击流量的分析和防御起着至关重要的作用。本文设计了一种基于Hadoop的DDoS检测框架,能够在较低硬件成本的基础上,通过平台和检测算法,在可承受的时间内检测并分析恶意流量的攻击
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随着科学技术的迅猛发展和深度应用,云计算和大数据产业进入到一个新时代。同时,互联网面临着一个主要威胁,即分布式拒绝服务（DDoS）攻击造成的服务中断。入侵检测是防御DDoS攻击的重要环节。及时、准确的检测到恶意攻击,对后续攻击流量的分析和防御起着至关重要的作用。本文设计了一种基于Hadoop的DDoS检测框架,能够在较低硬件成本的基础上,通过平台和检测算法,在可承受的时间内检测并分析恶意流量的攻击。同时,本文构建了多路径流量过滤防御框架,来阻止不同路径下相同源的攻击流量,提升了对DDoS多路径攻击的防御效果。本文的工作概括如下:（1）基于Hadoop的DDoS检测框架:此框架通过捕获实时网络流量,对其进行处理并记录相关信息。针对DDoS的攻击,使用Map Reduce和HDFS运行的检测算法,以及Hadoop的并行数据处理,解决了传统入侵检测方案中可扩展性弱、处理效率低和过程复杂等一系列问题。并通过调节参数和合理优化硬件配置,进一步提升平台整体性能。（2）多路径流量过滤（MTF）防御框架:MTF通过过滤相同标记分组的数据包来阻断攻击流量。同时,设计具有针对性的网络拓扑结构结合路由协议追溯到攻击的源头并进行封锁,最后通过随机数和响应时间之间的哈希函数算法来计算出攻击者的多条路径并警告攻击者附近的所有网关,以阻止来自此异常源的流量,从而防止其他路径再次被用于攻击。此方案在较少硬件投入的基础上,可以获得比其他单路径防御方案更出色的效果。
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