提出了一种通用的基于概率包标记大规模DDoS攻击源跟踪方法。相比其他方法，该方法通过引入包标记中继算法既适用于直接类型的DDoS攻击路径恢复，也适用于反射类型的DDoS攻击路径恢复。此外，通过巧妙运用方程组惟一解判定原理对路由IP实施编码，运用基于一次性密钥的HMAC方法对攻击路径的每条边进行编码和验证，不需要ISP路由拓扑，便能够在被攻击点相应的解码并高效可靠地恢复出真实的攻击路径。分析表明，该方法能与IPv4协议较好地兼容，具有较好的抗干扰性。

使用机器学习对服务拒绝服务DoS攻击进行有效检测 该研究项目的目的和目标是使用机器学习检测DoS攻击，该问题将解决以下研究问题：“以有效方式利用机器学习检测拒绝服务攻击并与其他使用的机器学习算法进行比较”。 本研究项目中讨论的DoS攻击类型为UDP泛洪攻击，TCP-SYN攻击和ICMP泛洪攻击。 UDP泛洪攻击是一种DoS攻击，其中向目标服务器或客户端发送了大量的用户数据报协议（UDP）数据包，目的是使设备无法处理和响应请求。 TCP-SYN攻击是一种DoS攻击，攻击者利用TCP-SYN请求与服务器进行的三向握手，攻击者向服务器发送重复的SYN请求，从而使服务器对合法流量不响应。 ICMP泛洪攻击是一种攻击类型，其中目标系统被ICMP回显请求泛洪，这导致正常流量无法访问系统。 本研究项目中讨论的机器学习算法是Logistic回归，决策树，多层感知器，K最近邻和光梯度增强机。 该研究项目强

针对信息物理系统(CPS)安全控制设计问题,提出拒绝服务(DoS)攻击下具有任意有界丢包的事件触发预测控制(ETPC)方法.首先,考虑DoS攻击能量的有限性及攻击行为的任意性,将DoS攻击描述为事件触发通信机制下的任意有界丢包;其次,在控制器端利用最近一次收到的状态信息进行控制器增益序列的预测设计以补偿DoS攻击造成的数据包丢失;随后,基于Lyapunov稳定性理论及切换系统分析方法考虑了DoS攻击下CPS的安全性并给出了控制序列设计方法.所提出的ETPC设计方法只需利用最近时刻收到的状态信息,无需满足传统CPS稳定性对最大允许丢包数的约束,为大时滞CPS的稳定性分析及控制提供了有效的解决方案.最后,通过仿真实例验证所提出的基于事件触发预测控制设计方法的有效性.

Python-SockStress:用Python3编写的SockStress DoS（拒绝服务）漏洞（来源）

分布式拒绝服务攻击研究综述

用于工业物联网中的分布式拒绝服务攻击的支持SDN的伪蜜罐策略

描述了基于opnet的拒绝服务攻击建模及仿真过程

布式拒绝服务(DDoS:Distributed Denial of Service)攻击指借助于客户/服务器技术，将多个计算机联合起来作为攻击平台，对一个或多个目标发动DDoS攻击，从而成倍地提高拒绝服务攻击的威力。通常，攻击者使用一个偷窃帐号将DDoS主控程序安装在一个计算机上，在一个设定的时间主控程序将与大量代理程序通讯，代理程序已经被安装在网络上的许多计算机上。代理程序收到指令时就发动攻击。利用客户/服务器技术，主控程序能在几秒钟内激活成百上千次代理程序的运行......