[发明专利]针对DNS服务的拒绝服务攻击的数据过滤方法有效

申请号：	201210381191.1	申请日：	2012-10-10
公开（公告）号：	CN102882881A	公开（公告）日：	2013-01-16
发明（设计）人：	顾晓清;倪彤光;丁辉	申请（专利权）人：	常州大学
主分类号：	H04L29/06	分类号：	H04L29/06
代理公司：	南京经纬专利商标代理有限公司 32200	代理人：	楼高潮
地址：	213164 ***	国省代码：	江苏;32
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摘要：
搜索关键词：	针对 dns 服务拒绝服务攻击数据过滤方法
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【说明书】：

技术领域

本发明属于网络安全技术领域，特别是涉及一种针对DNS服务的拒绝服务攻击的数据过滤方法。

背景技术

DNS(domain name system，域名系统)是互联网关键基础设施也是互联网安全的薄弱环节。由于DNS协议设计之初存在着缺陷以及DNS服务器自身存在查询能力有限的缺点，DNS服务器成为黑客发动拒绝服务攻击的主要目标之一。拒绝服务攻击通过主控机控制网络上的傀儡机同时向攻击目标发动攻击，耗尽服务器资源。这种攻击的实质是使服务器处理超过其正常限度的数据量，因此实施监控和分析这些数据量的变化，区分正常和异常的数据，是拒绝服务攻击检测和防护的有效途径。

目前，针对DNS的拒绝服务攻击还没有有效的解决方法，现有的拒绝服务攻击检测和防御方法不能满足DNS服务保护的要求，例如对单个IP攻击检测和过滤，其在IPv6中严重失效；仅根据最近几个时间片的访问情况来检测和防御攻击，其精度不高；采用高性能的网络设备或保证充足的网络带宽，其经济成本太高；增强操作系统的TCP/IP协议栈，其效果较差。在现有的针对DNS的拒绝服务攻击的防御方法中，大多是以被动防御的方式防范拒绝服务攻击，存在不能有效地对拒绝服务攻击进行主动检测和过滤的问题，使得拒绝服务攻击的防御成本较高且防御性差。

为了解决上述问题，在针对DNS中对拒绝服务攻击的防御方法中引入贝叶斯方法，可以很好地实现拒绝服务攻击的检测和过滤问题，在很大程度上缓解上述问题导致的负面影响。贝叶斯方法基于统计学，它的特点是使用概率去表示所有形式的不确定性，学习或其它形式的推理都用概率规则来实现。根据贝叶斯方法所构建的分类器在处理大规模数据方面已有许多成功应用，它的优点是分类结果明了，时间复杂度仅为线性，空间复杂度低。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种针对DNS服务的拒绝服务攻击的数据过滤方法，其主动检测出拒绝服务攻击流后进行过滤处理，消除拒绝服务攻击对DNS服务器的影响，并根据正常流的分类概率实现对DNS服务器的拥塞控制。

本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题的：一种针对DNS服务的拒绝服务攻击的数据过滤方法，其特征在于，其包括以下步骤：

步骤一，捕获DNS服务器的网络数据样本；

步骤二，对捕获的网络数据样本提取特征属性；

步骤三，确定时间函数，时间函数是一个时间分段函数，表示步骤二中特征属性的特征值在某个时间段上的约束阈值条件；

步骤四，根据捕获的网络数据样本构建正常流和攻击流的训练数据矩阵；

步骤五，继续实时捕获DNS服务器上的流量数据包，通过贝叶斯分类器对其进行分类检测；

步骤六，对分类结果进行过滤；若判断该数据流是攻击流，则全部丢弃；若判断数据流是正常流，则根据DNS服务器的拥塞情况采取基于分类概率的过滤方法；

步骤七，转向步骤五。

优选地，所述步骤二中提取的特征属性包括单位时间内平均查询量、源IP地址的熵值、域名长度的熵值、递归查询的比例、IP地址总数、有效应答包比例、源端口53的查询数量。

优选地，所述步骤四中的训练数据矩阵每一行表示一个状态实例，每一列表示一个状态实例的属性参数，矩阵的每一个元素表示一个状态实例中某个属性上的值。