Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Phát hiện lọc bỏ nhanh các gói tin giả mạo trong tấn công mạng TCP SYN Flood

Trong nghiên cứu này, đề xuất một thuật toán phát hiện và lọc bỏ nhanh các gói tin giả mạo mà sử dụng rất ít tài nguyên hệ thống và đạt tỷ lệ phát hiện rất cao. | Các công trình nghiên cứu phát triển Công nghệ Thông tin và Truyền thông Phát hiện lọc bỏ nhanh các gói tin giả mạo trong tấn công mạng TCP SYN Flood Trần Mạnh Thắng, Nguyễn Khanh Văn Viện Công nghệ Thông tin và Truyền thông, Trường Đại học Bách khoa Hà Nội E-mail: thang197@gmail.com, vannk@soict.hust.edu.vn Tác giả liên hệ: Trần Mạnh Thắng Ngày nhận: 29/05/2017, ngày sửa chữa: 05/07/2017, ngày duyệt đăng: 01/09/2017 Tóm tắt: Tấn công từ chối dịch vụ phân tán (DDoS) theo hình thức gửi tràn ngập gói khởi tạo kết nối (gói tin SYN) là một trong những dạng tấn công mạng rất nguy hiểm và khó phòng-chống. Bởi vì với dạng tấn công này, tin tặc cố tình gửi gói tin khởi tạo kết nối giả mạo địa chỉ nguồn mà đảm bảo các trường thông tin như của gói tin khởi tạo bình thường. Đã có nhiều kết quả nghiên cứu và giải pháp đề xuất về việc phát hiện và lọc bỏ những gói tin giả mạo này, nhưng phần lớn các xử lý yêu cầu nhiều tài nguyên hệ thống để xử lý, do đó hiệu quả sẽ bị ảnh hưởng nhiều khi luồng tấn công DDoS lớn. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đề xuất một thuật toán phát hiện và lọc bỏ nhanh các gói tin giả mạo mà sử dụng rất ít tài nguyên hệ thống và đạt tỷ lệ phát hiện rất cao. Từ khóa: Tấn công từ chối dịch vụ phân tán, tấn công SYN Flood. Title: Abstract: Keywords: A Method for Fast Filtering SYN Flood Spoof Source in DDoS Attack A distributed denial-of-service attack characterized by flood SYN packets is one of network attacks to make the information system unavailable. This attack becomes more dangerous and difficult to prevent and defend when attackers try to send flood SYN packets with spoof sources. Especially, the packets have the information field as that of normal SYN packets. Most of current methods require a training phase to build normal parameters, which will be used in the detection phase to detect spoof packets. In this research, we propose a method that can detect and filter spoof packets quickly without using the training phase. This method requires .