现市面上对DDoS攻击检测预警的有很多，但是并没有对DDOS攻击类型进行识别分类预警。所以我们的核心是以马场为主战场同时进行NTP、memcache传感器布置，对蜜罐捕获到的样本进行养殖监控，并分析马场以及传感器样本和流量，以对DDOS攻击类型分类并还原其攻击链。后期可用来预防DDOS攻击，对其攻击溯源，以及对其c&c长期监控，抓取攻击指令，迅速进行安全响应。 Introduction DDoS Classifyn The Principle Of System Architecture Data Analysis Conclusion

目录 什么是僵尸网络 僵尸网络是如何被组建的 僵尸网络如何保护自己 僵尸网络的潜在危害 近年一些针对商业网络的大规模DDOS攻击案例 大规模DDOS攻击与防护策略

全自动上级扫鸡 数十种方式 洪水 cc d 流量 发包等 很少有的免费版压力测试工具

写在前面 勒索病毒演练 DDoS 防护演练 演练的总结与提升

议题简介： 介绍了T级云防实现联动、利用机器学习捕获僵尸网络，并分享一次对抗新型botnet的实战，讲解详细，干货满满，光看PPT截图就知道有多精彩！ 目录 DDoS和Botnet 演变 Botnet 发现 Botnet 反制 DDoS 云防 案例 QA

软件定义网络（SDN,software defined network）作为一种新兴的网络架构，其安全问题一直是SDN领域研究的热点，如SDN控制通道安全性、伪造服务部署及外部分布式拒绝服务（DDoS,distributed denial of service）攻击等。针对SDN安全中的外部DDoS攻击问题进行研究，提出了一种基于深度学习混合模型的DDoS攻击检测方法——DCNN-DSAE。该方法在构建深度学习模型时，输入特征除了从数据平面提取的21个不同类型的字段外，同时设计了能够区分流类型的5个额外流表特征。实验结果表明，该方法具有较高的精确度，优于传统的支持向量机和深度神经网络等机器学习方法，同时，该方法还可以缩短分类检测的处理时间。将该检测模型部署于控制器中，利用检测结果产生新的安全策略，下发到OpenFlow交换机中，以实现对特定DDoS攻击的防御。

IOCP完成端口、兼容和稳定性优越、占用CPU和内存资源极少、启动方式多样、无壳20K体积、防误报能力强等，压缩后10K体积更诱人。服务端纯SDK打造，无MFC类，体积小巧，方便免杀处理，采用Shell Code特殊方式注入，无DLL穿越防火墙自动探测系统是否支持raw发包 提升攻击效率30%，注册服务启动，安全稳定。客户端使用IOCP完成端口上线，无上线限制，具有高效率，高发包率，不死锁等特点。支持插入SVCHOST/IE浏览器/EXP等多种进程，无DLL完全穿透防火墙，安装杀软无提示，隐蔽性极强，特征码少，免杀处理更方便。

DDos数据集，数值型特征有73个，类别型特征有4个，且这4个类别型特征刚好属于方差过小被删除的特征，故所有特征都为数值型特征。并对数值型数据做归一化处理。

基于虚拟散列安全访问路径VHSAP的云计算路由平台防御DDoS攻击方法.pdf

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