# Low-Rate DoS 簡單了解


## 正文

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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：

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如上，DDoS and LDoS 有不同的攻擊。

## LDoS 分類

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## 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