CAIDA DDoS Attack 2007攻击数据集，攻击时间一小时，数据格式为pcap，可以直接用wireshark打开，也可以用wireshark转换成csv或者txt进行进一步处理。本资源仅包括部分未发生攻击时的数据包，完整数据私。

DDoSDN 这是一个有关将机器学习模型应用于软件定义网络中的DDoS攻击检测的存储库。 先决条件 通过以下pip3 install -r requirements.txt所需的软件包： pip3 install -r requirements.txt 请注意，该程序是使用Python 3.x版编写和测试的，pip也是如此。 手册 通过Python创建虚拟环境： python3 -m venv venv 。 之后，按照所述安装所有要求。 接下来分别在不同的shell中运行下面的每个。 通过运行以下命令启动Ryu控制器： ryu-manager customCtrl.py 通过运行以下pyth

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。

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15年，DDoS攻击已经成为最引人注目的、受到黑客欢迎的攻击方式。如今，正如同死亡和税收一样，DDoS攻击成为企业需要长期面临的严峻挑战。根据最新的统计数据显示，2016年以来，无论是DDoS攻击规模和频率都在不断攀升，尤其是攻击者开始越来越多的使用DNS和DNSSEC，通过最少的僵尸网络资源对受害者造成最大的影响。根据NexusGuard公司的研究结果表明，2016年第二季度的DDoS攻击较之第一季度呈现83%的增长幅度。在所有攻击行为中，DNS成为2016年使用的最普遍的协议(2015年为NTP和SSDP)。针对DNS的DDoS攻击又可按攻击发起者和攻击特征进行分类：1、按攻击发起者分类僵

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