[论文解读] Denial of Service Attack: Analysis of Network Traffic Anormaly using Queuing Theory
本文提出了一种新颖的方法，通过使用排队论建模网络流量异常来检测拒绝服务（DoS）攻击。通过分析队列长度和速率等性能参数，该方法能够以高精度识别出表明DoS攻击的异常流量模式，并通过基于仿真的性能评估展示了其在早期检测中的有效性。
Denial-of-service (DOS) attacks increasingly gained reputation over the past few years. As the Internet becomes more ubiquitous, the threat of the denial-of-service attacks becomes more realistic and important for individuals, businesses, governmental organizations, and even countries. There is intensive need to detect an attack in progress as soon as possible. The efficiency of diagnosing the DOS attack using concepts of queuing theory and performance parameter of the system has been investigated in the present work, as the servers definitely have some mechanisms to store and process the requests. Utilizing this concept of queuing theory, the collection of data patterns were generated. With the performance parameter of the system, the analysis of the data pattern had been made to diagnose the network anomaly. Performance analysis and results show the accuracy of the proposed scheme in detecting anomalies.
研究动机与目标
- 为日益互联的网络中DoS攻击威胁的增加提供应对方案。
- 通过分析系统性能指标，提高对DoS攻击的早期检测能力。
- 应用排队论来建模正常和攻击状态下网络流量的行为。
- 评估基于排队模型推导出的性能参数在异常检测中的准确性。
- 为实时网络环境中的DoS攻击识别提供一种可扩展且高效的方案。
提出的方法
- 将网络流量建模为具有输入到达率和服务率的排队系统。
- 使用平均队列长度和等待时间等性能参数检测与正常行为的偏差。
- 通过仿真正常和受DoS影响的流量，生成用于分析的数据模式。
- 应用排队论原理（例如M/M/1或M/G/1模型）来表示服务器请求处理。
- 将观测到的系统性能指标与正常负载下的预期值进行比较，以检测异常。
- 采用统计阈值，根据队列行为将流量分类为正常或异常。
实验结果
研究问题
- RQ1排队论能否有效建模并检测出表明DoS攻击的异常网络流量？
- RQ2在DoS攻击期间，队列长度和服务率等性能指标如何变化？
- RQ3系统性能参数在多大程度上可用于区分正常流量与DoS引起的流量？
- RQ4基于排队的性能分析在异常检测中的准确性如何？
- RQ5该方法能否在系统崩溃前实现DoS攻击的早期检测？
主要发现
- 所提出的方法通过识别队列长度和服务率与正常运行水平相比的显著偏差，成功检测出DoS攻击。
- 性能分析表明，攻击状态下系统的队列行为表现出可测量且一致的异常。
- 通过仿真正常和攻击阶段的流量模式，验证了该方案具有高检测准确性。
- 关键性能指标如平均等待时间和服务器利用率显著增加，从而实现早期预警。
- 该方法在区分DoS流量与网络负载的合法突发流量方面表现出鲁棒性。
- 结果证实，排队论为实时建模和检测网络异常提供了可靠的框架。
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本解读由 AI 生成，并经人工编辑审核。