Low-Rate DoS 簡單了解

正文

上面是基本的分類，注意他的分類比較特別，甚至 Low-Rate 也把它當成 Flood。

Low-Rate Dos 看起來流量會像脈充一樣，如下：

如上，DDoS and LDoS 有不同的攻擊。

LDoS 分類

LDoS 防禦

這篇論文將針對 LDoS（低速率阻斷服務）的防禦方式主要歸納為三大類。根據論文第 V 章節（Figure 16），這些防禦策略分別是：過濾 LDoS 攻擊 (Filtering)、改進網路參數 (Improving network parameter) 以及 資源重新分配 (Reallocation of resources) 。

以下是這三類防禦方式的具體細節與優缺點：

過濾 LDoS 攻擊 (Filtering of LDoS attacks)

這類方法試圖直接從流量中識別並濾除攻擊封包。主要使用梳狀濾波器 (Comb Filter) 或 IIR 濾波，利用 LDoS 攻擊的「週期性」特徵。

研究發現正常的 TCP 流量能量主要集中在頻域的特定點（n/RTT），而攻擊流量的頻譜特徵不同。透過頻域分析，可以設計濾波器來過濾掉攻擊流量 。

效果：測試顯示能保留 92.6% 的合法 TCP 流量，同時過濾掉 LDoS 攻擊 。但缺點是仍可能誤傷部分合法的 TCP 流量 。

改進網路參數 (Improving Network Parameter)

這類方法不直接過濾，而是調整路由器或協議的行為，讓 LDoS 攻擊「失效」或「難以奏效」。 。

資源重新分配 (Reallocation of Resources)

這是一種動態防禦機制，根據系統當下的狀態來調整資源。

技術手段：利用 Q-Learning (強化學習) 或神經網路 。

原理：系統實時提取攻擊特徵，透過 Q-learning 學習最佳防禦策略，並動態調整終端系統的資源分配，確保服務請求能得到正常回應 。

防禦方式的比較與挑戰 (基於 Table 11)

論文在 Table 11 中對這些方法進行了定性比較 ：

• 過濾器 (Filter)：雖然有效，但可能會影響合法流量。
• RRED：依賴於探測攻擊脈衝，對於分散式攻擊 (Distributed attacks) 防禦效果較差。
• 隨機化 RTO：是從源頭防禦 LDoS 的好方法，但實作極其困難且犧牲性能。
• Q-learning：防禦策略好，但成本高 (High Cost)。

Reference

• Low-Rate DoS Attacks, Detection, Defense, and Challenges: A Survey