基于Hadoop的实时DDoS检测效能
密码学与安全
2017-11-30 v1 分布式、并行与集群计算
网络与互联网体系结构
摘要
分布式拒绝服务泛洪攻击是当前在线服务可用性面临的最大挑战之一。这些DDoS攻击以巨大流量淹没受害者，使其无法进行正常通信或完全崩溃。如果检测泛洪攻击存在延迟，除了手动断开受害者并修复问题外别无他法。随着DDoS数量和频率的快速增加，当前DDoS检测技术在合理且可承受的响应时间内处理巨大攻击量面临挑战。本文中，我们提出HADEC，一种基于Hadoop的实时DDoS检测框架，通过利用MapReduce和HDFS来应对泛洪攻击的高效分析。我们在MapReduce中实现了一种基于计数器的DDoS检测算法，针对四种主要泛洪攻击（TCP-SYN、HTTP GET、UDP和ICMP），由map和reduce函数组成。我们部署了一个测试床来评估HADEC框架用于实时DDoS检测的性能。基于实验，我们表明HADEC能够在可承受的时间内处理和检测DDoS攻击。
引用
@article{arxiv.1506.08953,
title = {On the Efficacy of Live DDoS Detection with Hadoop},
author = {Sufian Hameed and Usman Ali},
journal= {arXiv preprint arXiv:1506.08953},
year = {2017}
}