DDoS (Distributed Denial of Service) attack is a critical threat to current Internet. To solve the detection and response of DDoS attack on BcN, we have investigated detection algorithms of DDoS and Implemented anomaly detection modules. Recently too many technologies of the detection and prevention have developed, but it is difficult that the IDS distinguishes normal traffic from the DDoS attack Therefore, when the DDoS attack is detected by the IDS, the firewall just discards all over-bounded traffic for a victim or absolutely decreases the threshold of the router. That is just only a method for preventing the DDoS attack. This paper proposed the mechanism of response for the legitimated clients to be protected Then, we have designed and implemented the statistic based system that has the automated detection and response functionality against DDoS on Linux Zebra router environment.
Task environment for enterprises and public institutions are moving into cyberspace-based environment and structing the LTE wireless network. The applications "App" operated in the LTE wireless network are mostly being developed with Android-based. But Android-based malwares are surging and they are the potential DDoS attacks. DDoS attack is a major information security threat and a means of cyber attacks. DDoS attacks are difficult to detect in advance and to defense effectively. To this end, a DMZ is set up in front of a network infrastructure and a particular server for defensive information security. Because There is the proliferation of mobile devices and apps, and the activation of android diversify DDoS attack methods. a DMZ is a limit to detect and to protect against DDoS attacks. This paper proposes an information security method to detect and Protect DDoS attacks from the terminal phase using a Preemptive military strategy concept. and then DDoS attack detection and protection app is implemented and proved its effectiveness by reducing web service request and memory usage. DDoS attack detection and protecting will ensure the efficiency of the mobile network resources. This method is necessary for a continuous usage of a wireless network environment for the national security and disaster control.
MANET has a weak construction in security more because it is consisted of only moving nodes and doesn't have central management system. The DDoS attack is a serious attack among these attacks which threaten wireless network. The DDoS attack has various object and trick and become intelligent. In this paper, we propose the technique to raise DDoS detection rate by classifying abnormal traffic pattern. Cluster head performs sentinel agent after nodes which compose MANET are made into cluster. The decision tree is applied to detect abnormal traffic pattern after the sentinel agent collects all traffics and it judges traffic pattern and detects attack also. We confirm high attack detection rate of proposed detection technique in this study through experimentation.
Different Different from a single attack, in DDoS Attacks, the botnets that are distributed on network initiate attacks against the target server simultaneously. In such cases, it is difficult to take an action while denying the access of packets that are regarded as DDoS since normal user's convenience should also be considered at the target server. Taking these considerations into account, the DDoS botnet detection system that can reduce the strain on the target server by detecting DDoS attacks on each user network basis, and then lets the network administrator to take actions that reduce overall scale of botnets, has been implemented in this study. The DDoS botnet detection system proposed by this study implemented the program which detects attacks based on the database composed of faults and abnormalities collected through analyzation of hourly attack traffics. The presence of attack was then determined using the threshold of current traffic calculated with the standard deviation and the mean number of packets. By converting botnet-based detection method centering around the servers that become the targets of attacks to the network based detection, it was possible to contemplate aggressive defense concept against DDoS attacks. With such measure, the network administrator can cut large scale traffics of which could be referred as the differences between DDoS and DoS attacks, in advance mitigating the scale of botnets. Furthermore, we expect to have an effect that can considerably reduce the strain imposed on the target servers and the network loads of routers in WAN communications if the traffic attacks can be blocked beforehand in the network communications under the router equipment level.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.1
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pp.203-209
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2014
Today, Distributed denial of service (DDoS) attack present a very serious threat to the stability of the internet. The DDoS attack, which is consuming all of the computing or communication resources necessary for the service, is known very difficult to protect. The DDoS attack usually transmits heavy traffic data to networks or servers and they cannot handle the normal service requests because of running out of resources. It is very hard to prevent the DDoS attack. Therefore, an intrusion detection system on large network is need to efficient real-time detection. In this paper, we propose the detection mechanism using analysis of flow information against DDoS attacks in order to guarantee the transmission of normal traffic and prevent the flood of abnormal traffic. The OPNET simulation results show that our ideas can provide enough services in DDoS attack.
Kang Kil-Soo;Lee Joon-Hee;Choi Kyung-Hee;Jung Gi-Hyun;Shim Jae-Hong
The KIPS Transactions:PartC
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v.11C
no.6
s.95
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pp.711-718
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2004
Packet sampling is the techniques to collect a part of the packets through network and analyze the characteristicsof the traffic for managing the network and keeping security. This paper presents a study on the sampling techniques applied to DDoS traffic and on the characteristics of the sampled traffic to detect DDoS attack efficiently and improve traffic analysis capacity. Three famous sampling techniques are evaluated with different sampling rates on various DDoS traffics. To analyze traffic characteristics, one of the DDoS attack detection method. Traffic Rate Analysis (TRA) is used. Simulation results verify that using sampling techniques preserve the traffic characteristics of DDoS and do not significantly reduce the detection accuracy.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.20
no.1
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pp.109-118
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2024
Recently, a social issue has arisen involving RDDoS attacks following the sending of threatening emails to security administrators of companies and institutions. According to a report published by the Korea Internet & Security Agency and the Ministry of Science and ICT, survey results indicate that DDoS attacks are increasing. However, the top response in the survey highlighted the difficulty in countering DDoS attacks due to issues related to security personnel and costs. In responding to DDoS attacks, administrators typically detect anomalies through traffic monitoring, utilizing security equipment and programs to identify and block attacks. They also respond by employing DDoS mitigation solutions offered by external security firms. However, a challenge arises from the initial failure in early response to DDoS attacks, leading to frequent use of detection and mitigation measures. This issue, compounded by increased costs, poses a problem in effectively countering DDoS attacks. In this paper, we propose a system that creates detection rules, periodically collects traffic using mail detection and IDS, notifies administrators when rules match, and Based on predefined threshold, we use IPS to block traffic or DDoS mitigation. In the absence of DDoS mitigation, the system sends urgent notifications to administrators and suggests that you apply for and use of a cyber shelter or DDoS mitigation. Based on this, the implementation showed that network traffic was reduced from 400 Mbps to 100 Mbps, enabling DDoS response. Additionally, due to the time and expense involved in modifying detection and blocking rules, it is anticipated that future research could address cost-saving through reduced usage of DDoS mitigation by utilizing artificial intelligence for rule creation and modification, or by generating rules in new ways.
We propose a method for detecting DDoS (Distributed Denial of Service) traffic in real-time inside the backbone network. For this purpose, we borrow the concepts of MACD (Moving Average Convergence Divergence) and RoC (Rate of Change), which are used for technical analysis in the stock market Due to the fact that the method is based on a quantitative, rather than a heuristic, detection level, DDoS traffic can be detected with greater accuracy (by reducing the false alarm ratio). Through simulation results, we show how the detection level is determined and demonstrate how much the accuracy of detection is enhanced.
Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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2002.11a
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pp.463-467
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2002
최근 인터넷을 통한 해킹이나 바이러스 침투로 인한 사례들이 증가하고 있다. 2000년 2월, Yahoo, Amazon, CNN에 발생했던 DDoS 공격으로 인해 각 웹 사이트들은 큰 피해를 입었다. 인터넷의 개방성은 사용자들에게 매우 다양한 서비스를 제공하는 반면, 인터넷을 통한 해킹, 바이러스 등의 공격을 위한 도구로서 사용되고 있다. 본 논문은 근래 분산서비스거부 (DDoS) 공격으로 인하여 남용되고 있는 네트워크 자원의 손실을 감소시키기 위해서, 분산서비스거부 (DDoS) 공격을 탐지하고 그 공격에 대해 적절한 대응 조치를 취할 수 있는 시스템인 FDDS (Flow based DDos Detection System)를 제안한다.
DDoS attacks is upgrade of DoS attacks. Botnet is being used by DDoS attack, so it is able to attack a millions of PCs at one time. DDoS attacks find the root the cause of the attack because it is hard to find sources for it, even after the treatment wavelength serious social problem in this study, the analysis and countermeasures for DDoS attack is presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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