Giảm thiểu ảnh hưởng của các tấn công từ chối dịch vụ phân tán vào các website : Luận văn ThS. Công nghệ thông tin: 60 48 15

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN VĂN LINH GIẢM THIỂU ẢNH HƢỞNG CỦA CÁC TẤN CÔNG TỪ CHỐI DỊCH VỤ PHÂN TÁN VÀO CÁC WEBSITE LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Hà Nội – Năm 2015 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ NGUYỄN VĂN LINH GIẢM THIỂU ẢNH HƢỞNG CỦA CÁC TẤN CÔNG TỪ CHỐI DỊCH VỤ PHÂN TÁN VÀO CÁC WEBSITE Ngành: Công nghệ thông tin Chuyên ngành: Truyền liệu mạng máy tính Mã số: LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: TIẾN SĨ NGUYỄN ĐẠI THỌ Hà Nội – Năm 2015 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan: Luận văn cơng trình nghiên cứu thực cá nhân tôi, đƣợc thực dƣới hƣớng dẫn khoa học Tiến sĩ Nguyễn Đại Thọ Các số liệu, kết luận nghiên cứu đƣợc trình bày luận văn trung thực thực không chép kết khác Tôi xin chịu trách nhiệm nghiên cứu Học viên Nguyễn Văn Linh LỜI CẢM ƠN Đầu tiên xin gửi lời cảm ơn chân thành đến thầy, cô trƣờng Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội nhiệt tình giảng dạy hƣớng dẫn tơi thời gian học tập trƣờng Tiếp đó, tơi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới thầy TS.Nguyễn Đại Thọ nhiệt tình hƣớng dẫn, tích cực phân tích, lắng nghe phản biện giúp hiểu hƣớng để hồn thành khóa luận Tôi xin gửi lời cảm ơn đến GS.TS Đỗ Văn Tiến – Đại học BME – Hungary nhiệt tình cố vấn định hƣớng giúp tơi q trình nghiên cứu, đánh giá kết thu đƣợc đảm bảo tính khoa học tin cậy Mặc dù cố gắng để hồn thiện khóa luận song khơng thể khơng có thiếu sót, mong nhận đƣợc góp ý nhận xét từ thầy, cô bạn Một lần nữa, xin chân thành cảm ơn thầy cô Học viên thực Nguyễn Văn Linh TÓM TẮT Phân loại lƣu lƣợng truy vấn hợp lệ công dựa đặc điểm hành vi truy cập ngƣời dùng phƣơng pháp hiệu để phòng chống cơng DDoS với chi phí rẻ, dễ triển khai mà can thiệp vào cấu trúc mạng, giao thức Tuy đề xuất, kết nghiên cứu trƣớc tồn hạn chế, sử dụng kết thống kê hành vi truy cập lỗi thời Hiện xuất công nghệ WebCache, Ajax, RSS, nén giải nén làm thay đổi phƣơng thức tải liệu nhƣ hành vi tƣơng tác ngƣời dùng với web dẫn đến thuộc tính hành vi truy cập thay đổi Vì luận văn này, chứng minh sử dụng mô hình liệu phƣơng pháp cũ cho kết phát sai truy cập hợp pháp cơng tƣơng đối lớn Từ chúng tơi giới thiệu đề xuất dựa việc sử dụng bẫy thời gian, thống kê tần xuất yêu cầu tải trang nhƣ độ lớn đối tƣợng tải khoảng thời gian đƣợc phân chia hợp lý, phân biệt với thuộc tính có tính chất lặp lại liên tục, có hệ thống lƣu lƣợng cơng Thơng qua q trình mơ kết thu đƣợc chứng minh tính hiệu phƣơng pháp nhƣ đảm bảo độ tin cậy, tỉ lệ phát sai chấp nhận đƣợc Từ khóa: Hành vi truy cập Web, DDoS, Network Security, Network Performance ABSTRACT Distinguish legitimate clients and malicious traffic on behavioral model of legitimate users is one of the effective methods to prevent DDoS attacks with low cost, easy to deploy without any intervention to network architecture, protocols However previous research results remains limited due to the out-of-dated behavioral model of web traffic At present, the web has advanced with the emergence of many new techniques WebCache, Ajax, RSS, compress model has changed the way of transferring data and interacting of user on website as well as the charisteristics of behavioral model of Web traffic This thesis will demonstrate that using old model makes steadily increasing of false positive rate of previous filter Therefore we propose a novel approach and architecture to attenuate attacker’s bandwidth tried to fake legal user’s traffic Goal is to use trap time and frequency of the request page as well as the magnitude of the object loaded in dynamic period to utilizes these properties of legitimate client traffic as well as penalize deterministic zombie traffic tends to be repeated and continuous Through extensive simulation results show that it can defeat attack traffic effectively as well as ensure the reliability with acceptable false negative or false positive rate Keywords: Behavioral model of Web Traffic, DDoS, Network Security, Network Performance MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN TÓM TẮT MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT 10 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ 12 MỞ ĐẦU 14 CHƢƠNG I: TỔNG QUAN VỀ CƠ SỞ CỦA ĐỀ TÀI 16 1.1 Giới thiệu 16 1.1.1 Lý chọn chủ đề giảm thiểu thiệt hại từ công DDoS 16 1.1.2 Phạm vi nghiên cứu 16 1.2 Những kết nghiên cứu liên quan đánh giá 18 1.2.1 Phƣơng pháp công DDoS 18 1.2.2 Những nghiên cứu làm giảm thiểu thiệt hại công DDoS 21 1.3 Thách thức toán cần giải 22 1.4 Định hƣớng giải toán 23 CHƢƠNG II: MƠ HÌNH HĨA LƢU LƢỢNG WEB 25 2.1 Giới thiệu 25 2.2 Các nghiên cứu mơ hình hóa lƣu lƣợng Web 26 2.2.1 Mơ hình B.Mah 26 2.2.2 Mơ hình Choi & Lim 27 2.2.3 Mơ hình Lee & Gupta 29 2.2.4 Các mơ hình khác 30 2.3 Vai trị ảnh hƣởng cơng nghệ mơ hình lƣu lƣợng đại 32 2.3.1 WebCache 32 2.3.2 Ajax 34 2.4 Chọn lựa mơ hình hóa phù hợp 37 CHƢƠNG III: ĐỀ XUẤT CẢI TIẾN VÀ GIẢI PHÁP 38 3.1 Phân tích 38 3.1.1 Bài toán cần chứng minh 38 3.1.2 Mệnh đề 39 3.1.3 Mệnh đề 43 3.2 Chiến thuật phân loại lƣu lƣợng hợp lệ lƣu lƣợng công 43 3.2.1 Bẫy thời gian 43 3.2.2 Bẫy tần suất 47 3.2.3 Trạng thái tối thiểu 51 3.2.4 Hàng đợi ƣu tiên 56 3.2.5 Mô lƣu lƣợng hợp lệ 56 3.3 Kiến trúc hệ thống 57 3.3.1 Kiến trúc 57 3.3.2 So sánh với kiến trúc khác 59 3.4 Thiết kế giải thuật 61 3.4.1 Giải thuật 61 3.4.2 Độ phức tạp thuật toán 64 3.4.3 Độ tin cậy phƣơng pháp 64 3.4.4 Sơ đồ hoạt động 64 CHƢƠNG IV: MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ 67 4.1 Thực mô 67 4.1.1 Mô hình mơ 67 4.1.2 Chƣơng trình mơ phỏng, yêu cầu thiết bị cấu hình 67 4.1.3 Kịch mô 68 4.1.4 Tham số đo đạc 69 Tiến hành mô 70 4.2.1 Kịch 1: Áp dụng mơ hình lƣu lƣợng 70 4.2.4 Kịch 2: Áp dụng lọc cho dạng công 74 4.2.5 Hiệu sử dụng tài nguyên 79 4.3 Đánh giá kết nghiên cứu 80 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN 82 TÀI LIỆU THAM KHẢO 83 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT AOP Average Off Period - thời gian trung bình giai đoạn OFF ACK Acknowledgement ASM Anti-Spoofing Mechanism – Cơ chế chống giả mạo Bot-net Mạng lƣới máy bị chiếm quyền điều khiển sử dụng làm công cụ công DDOS Client Máy khách ngƣời dùng DOS Denial-of-service, công từ chối dịch vụ DDoS Distributed Denial-of-service, công từ chối dịch vụ phân tán False-Positive Trƣờng hợp đánh giá cho kết đúng, thực tế kết sai Firewall Tƣờng lửa ISP Internet Service Provider, nhà cung cấp dịch vụ mạng internet ICMP Internet control message protocol HTML Hypertext Markup Language - Ngôn ngữ đánh dấu siêu văn HTTP Hypertext Transfer Protocol: giao thức truyền tải siêu văn LDOS Low-rate Denial-of-service, công từ chối dịch vụ tốc độ thấp NAT Network address translation – Kĩ thuật dịch địa IP riêng – private sang địa IP công khai – public nhằm sử dụng chung địa IP công khai cho mạng riêng RTT Round Trip Time, khoảng thời gian tín hiệu gói tin chạy từ Source đến Destination quay ngƣợc lại RTO Retransmission Timeout, khoảng thời gian truyền lại gói tin khơng nhận đƣợc phản hồi Request Yêu cầu Response Đáp ứng 10  Tỉ lệ phiên truy cập thành công ngƣời dùng hợp lệ trƣờng hợp khơng có kẻ cơng nào, có kẻ cơng với phƣơng pháp khác nhau, tốc độ khác Tỉ lệ phiên truy cập thành cơng đƣợc tính theo cơng thức: số lần phiên người dùng hợp pháp qua / số phiên thử nghiệm  Tỉ lệ sử dụng nhớ, CPU lọc so với trung bình phƣơng pháp khác mức chấp nhận đƣợc máy chủ  Tỉ lệ ảnh hƣởng đến băng thông mạng hay thơng lƣợng trung bình Tiến hành mơ 4.2.1 Kịch 1: Áp dụng mơ hình lƣu lƣợng a) Sử dụng mơ hình lƣu lƣợng với lọc cũ: Kịch phương pháp cũ sử dụng mơ hình lưu lượng cũ: Trong tiếng, tác giả thiết kế client hợp lệ lần lƣợt kết nối tới server vào thời điểm khác Các kết nối hợp lệ tuân theo thống kê ngƣỡng mơ hình Choi&Lim: thời gian nghỉ ngẫu nhiên phạm vi từ giây đến 30 giây lƣu lƣợng ngẫu nhiên khoảng từ 30KB đến 100KB Sau tác giả tiến hành đo mẫu tỉ lệ phiên client truy cập thành công trƣờng hợp: cơng xảy ra, có cơng dạng đơn giản (Simple Flooding), có cơng dạng phức tạp (Low-rate) Kết thu đƣợc tác giả so sánh tỉ lệ phiên truy cập thành công client hợp lệ có áp dụng lọc WDA [4] khơng áp dụng lọc WDA để tìm độ hiệu thuật toán Kịch phương pháp cũ sử dụng mơ hình lưu lượng mới: Trong tiếng, chúng tơi sử dụng client hợp lệ lần lƣợt kết nối tới server vào thời điểm khác Các kết nối hợp lệ sử dụng ngƣỡng thống kê theo mơ hình Lee & Gupta Chúng tơi tiến hành xây dựng lại cách gửi tin tƣơng tác truy vấn hợp lệ tới server Sau tiến hành đo mẫu tỉ lệ phiên client truy cập thành cơng trƣờng hợp: khơng có cơng xảy ra, có cơng dạng đơn giản (Simple Flooding), có cơng dạng phức tạp (Low-rate) Kết thu đƣợc so sánh tỉ lệ phiên truy cập thành cơng client hợp lệ có áp dụng lọc WDA [4] để tính tốn tỉ lệ phát sai sót truy cập hợp lệ cơng WDA có sử dụng mơ hình lƣu lƣợng 70 Chúng tiến hành thử nghiệm theo nguyên tắc: Áp dụng lọc cũ với trƣờng hợp đặc tính lƣu lƣợng gửi lên ngƣời dùng hợp pháp đƣợc thay đổi theo mơ hình Chúng tơi tăng dần số lƣợng ngƣời dùng hợp pháp kẻ cơng Kết thu đƣợc minh họa qua đồ thị 33 34 + Với trƣờng hợp ngƣời dùng sử dụng băng thơng 128kbps Hình 33 Hiệu thuật tốn cũ mơ hình trƣờng hợp + Với trƣờng hợp ngƣời dùng sử dụng băng thơng 512kbps: Hình 34 Hiệu thuật tốn cũ mơ hình trƣờng hợp Nhận xét: 71 Trong trƣờng hợp sử dụng ngƣời dùng có băng thơng 128Kbps chúng tơi tăng số lƣợng ngƣời dùng lên 100, tỉ lệ truy cập thành công ngƣời dùng bị suy giảm nghiêm trọng < 50% - hình 33 - tức tỉ lệ phát sai WDA tăng lên Để chắn hơn, sử dụng ngƣời dùng có băng thơng 512kbps – hình 34 mức gần với lƣu lƣợng thực tế cần 20 ngƣời dùng đủ làm tỉ lệ truy cập thành công tụt giảm thảm hại tới 40% Điều lý giải rằng, với lƣu lƣợng gửi lên cao hợp pháp bị WDA phát nhầm lẫn dạng cơng cao b) Sử dụng mơ hình lƣu lƣợng với lọc mới: Kịch phương pháp sử dụng mơ hình lưu lượng mới: Trong tiếng, sử dụng client hợp lệ lần lƣợt kết nối tới server vào thời điểm khác Các kết nối hợp lệ sử dụng ngƣỡng thống kê theo mơ hình Lee & Gupta Chúng tiến hành xây dựng lại cách gửi tin tƣơng tác truy vấn hợp lệ tới server Tiếp tục tiến hành đo mẫu tỉ lệ phiên client truy cập thành công trƣờng hợp: khơng có cơng xảy ra, có cơng dạng đơn giản (Simple Flooding), có cơng dạng phức tạp (Low-rate) Kết thu đƣợc so sánh tỉ lệ phiên truy cập thành công client hợp lệ có áp dụng lọc TLF01 Kết so sánh với kết phƣơng pháp WDA sử dụng mơ hình lƣu lƣợng bên để định lƣợng khác biệt hiệu phƣơng pháp TLF01 so với WDA Chúng tiến hành thử nghiệm theo nguyên tắc: Áp dụng lọc xây dựng với trƣờng hợp liệu ngƣời dùng hợp pháp đƣợc thay đổi thuộc tính theo mơ hình Chúng tơi tăng dần số lƣợng ngƣời dùng hợp pháp khơng có kẻ cơng Kết thu đƣợc minh họa qua đồ thị 35 36: + Với trƣờng hợp ngƣời dùng sử dụng băng thơng 128kbps 72 Hình 35 Hiệu thuật tốn mơ hình trƣờng hợp + Với trƣờng hợp ngƣời dùng sử dụng băng thông 512kbps: Hình 36 Hiệu thuật tốn mơ hình trƣờng hợp Nhận xét: 73 Rõ ràng thay đổi lọc WDA thành TLF01, tỉ lệ phát sai sót giảm nhanh chóng, số lƣợng phiên truy cập thành công không bị suy giảm nhiều – hình 35 có tăng số lƣợng ngƣời dùng truy cập đồng thời bị suy giảm đáng kể tăng băng thông gửi lên đến server cho khoảng 100 kết nối lúc – hình 36 Rõ ràng với trƣờng hợp số lƣợng kết nối ngƣời dùng hợp pháp đơng đột biến khơng thể có phƣơng pháp chống đƣợc kết nối toàn ngƣời dùng thật 4.2.4 Kịch 2: Áp dụng lọc cho dạng công TH 1: Áp dụng lọc TLF01 vào dạng công Simple Flood, so sánh với WDA Khi sử dụng mơ hình liệu mới, WDA phát nhầm ngƣời dùng hợp lệ giống kẻ cơng Simple Flood – khơng cịn thời gian OFF nên tỉ lệ truy cập thành công suy giảm nhanh Với khoảng 100 kẻ công mức đáp ứng máy chủ suy giảm nhanh tỉ lệ nhầm lẫn lớn kẻ công ngƣời dùng bình thƣờng – lƣợng liệu truyền tải phiên truy cập ngƣời dùng bình thƣờng kẻ cơng khơng có khác biệt nhiều Nhƣng với TLF01 đáp ứng tốt loại bỏ đƣợc chế cơng dạng tồn liệu thời gian ngắn Thống kê kết mô minh họa bên dƣới 74 Hình 37 Mơ hiệu tỉ lệ phát băng thông TLF01 với dạng công Simple Flooding TH2: High-burst-slow Kết mô đƣợc minh họa đồ thị hình dƣới: tham số đo tỉ lệ truy cập thành công lƣu lƣợng giảm tải đƣợc áp dụng lọc 75 Hình 38 Mơ hiệu tỉ lệ phát băng thông TLF01 với dạng công High-Burst-Slow Nhận xét: Với trƣờng hợp này, kẻ công gửi nhiều liệu nhƣng tuân theo quy luật thời gian đảm bảo phiên truy cập không ngắn nhƣng lƣợng liệu lại rải cố gắng tiệm cận mức đỉnh để khơng coi giả mạo Kiểu cơng thuật toán bẫy tần suất TLF01 đáp ứng đƣợc 58% tỉ lệ truy cập thành công, có suy giảm đáng kể số lƣợng kẻ công tăng lên Nguyên nhân số lƣợng kẻ cơng tăng lên với đặc tính xác suất phát sai để lọt lƣới công truy cập hợp pháp tăng lên Trong số kết nối bình thƣờng bị nhầm sang số dạng công TH3: Low-burst-fast Kết mô đƣợc minh họa đồ thị hình dƣới: tham số đo tỉ lệ truy cập thành công lƣu lƣợng giảm tải đƣợc áp dụng lọc 76 Hình 39 Mơ hiệu tỉ lệ phát băng thông TLF01 với dạng công Low-burst-fast Nhận xét: Kết tỉ lệ phát cho qua với lƣu lƣợng hợp pháp phƣơng pháp TLF01 tốt không đáng kể (5%) so với sử dụng WDA Lý đƣợc đƣa kỹ thuật sử dụng tần suất gửi trạng thái tối thiểu mơ hình liệu trƣờng hợp cơng lƣu lƣợng thấp có hiệu ứng tƣơng đƣơng mơ hình liệu cũ TH4: Low-burst-slow hay Shrew Attack 77 Kết mô đƣợc minh họa đồ thị hình dƣới: tham số đo tỉ lệ truy cập thành công lƣu lƣợng giảm tải đƣợc áp dụng lọc Hình 40 Mơ hiệu tỉ lệ phát băng thông TLF01 với dạng công Low-burst-slow Nhận xét: Khi số lƣợng kẻ công tăng lên khoảng 150 tỉ lệ truy cập thành công ngƣời dùng hợp lệ bị suy giảm nghiêm trọng tƣơng tự trƣờng hợp sử dụng số lƣợng ngƣời dùng hợp lệ tƣơng đƣơng 100 kết nối truy cập đồng thời Webserver Mặc dù lƣu lƣợng công trƣờng hợp nhỏ hẳn so với trƣờng hợp High-burst-slow Low-burst-fast nhƣng hiệu công lại tốt kẻ công giả danh tốt lƣu lƣợng truy cập thông thƣờng Chúng tiến hành cải tiến TLF01 theo hƣớng sử dụng mở rộng phƣơng pháp RED Thì đƣợc kết nhƣ sau: 78 Hình 41 Mơ hiệu tỉ lệ phát băng thông TLF01 với dạng cơng Low-burst-slow có áp dụng thêm chế RED Rõ ràng áp dụng chế RED chuyên để xử lý trƣờng hợp công tốc độ thấp vào điều kiện kiểm tra lọc TLF01, kết phát xác hành vi cơng tốt đến 80% so với không dùng RED 4.2.5 Hiệu sử dụng tài nguyên Hình 42 Thống kê sử dụng tài nguyên áp dụng lọc TLF01 79 Hình 43 Thống kê thơng lƣợng trung bình trƣờng hợp áp dụng TLF01 Dựa kết hình 42, 43 rút rằng: trƣờng hợp áp dụng TLF01, tài nguyên sử dụng tăng thêm không đáng kể nhƣ thông lƣợng cơng giảm TLF01 hiệu Các dạng cơng sử dụng băng thơng trung bình kết nối có khả dễ bị nhầm lẫn kết nối từ nguồn hợp pháp 4.3 Đánh giá kết nghiên cứu Nhƣ thông qua q trình thử nghiệm, chúng tơi chứng minh đƣợc với mơ hình lƣu lƣợng mới, thuật tốn cũ khơng cịn hiệu chất hành vi thay đổi, phƣơng pháp tính tốn trƣớc khơng cịn xác Từ chúng tơi đề xuất cách tiếp cận xây dựng thuật toán giải Trong q trình thử nghiệm, chúng tơi tìm cách đo thông số để kiểm nghiệm tính hiệu thuật tốn bao gồm:  Tỉ lệ phát sai truy cập hợp pháp thành cơng áp dụng mơ hình liệu vào thuật toán cũ lên đến 40% Đây tỉ lệ áp dụng với tối đa 200.000 kẻ công đồng thời Tỉ lệ phát sai lớn số lƣợng kẻ công tăng lên  Tỉ lệ phiên truy cập thành công trƣờng hợp: bình thƣờng, có cơng… áp dụng thuật tốn có sử dụng thống kê kết mơ hình 80 liệu đạt 78.56 % Kết lớn chút với kết mơ hình cũ áp dụng phƣơng pháp cũ (37.15%) [4] trƣờng hợp công đạt cực đại 200.000 kết nối từ mạng botnet  Tỉ lệ sử dụng tài nguyên ( RAM + CPU) chạy lọc tăng lên không đáng kể (4.5%) Kết chứng minh phƣơng pháp đề xuất hiệu quả, phát tốt 35-41% so với sử dụng lọc phƣơng pháp cũ Bảng sau mơ tả tính hiệu phƣơng pháp liệu hành vi tƣơng ứng: Số ngƣời dùng hợp Tỉ lệ phát áp Tỉ lệ phát áp lệ/ Số kẻ công dụng lọc TLF01 dụng lọc WDA [4] Bộ liệu Lee&Gupta Bộ liệu Lee&Gupta 100% 99.85% 3000/ 10000 99.79% 95.21% 3000/ 20000 98.30% 92.73% 3000/ 30000 97.25% 87.02% 3000/ 40000 96.36% 82.47% 3000/ 50000 95.12% 79.07% 3000/ 60000 93.33% 76.82% 3000/ 70000 91.99% 71.54% 3000/ 80000 90.05% 66.19% 3000/ 90000 88.67% 61.91% 3000/ 100000 87.03% 57.85% 3000/ 1200000 85.72% 52.01% 3000/ 1300000 83.43% 47.17% 3000/ 1400000 81.02% 41.97% 3000/ 2000000 78.56% 37.15% 10000/ 10000 92.06% 83.72% 20000/10000 92.01% 74.05% 3000 /0 Bảng Kết so sánh tỉ lệ phát lƣu lƣợng công phƣơng pháp phƣơng pháp cũ áp dụng mô hình liệu Lee&Gupta 81 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN Kết luận Chúng đạt đƣợc số kết tốt thể hiệu phƣơng pháp đề xuất so với số công trình đƣợc cơng bố với đánh giá rõ ràng Một số thành tựu bao gồm: + Chứng minh đƣợc áp dụng mơ hình liệu phƣơng pháp phát cơng DDoS khơng cịn hiệu + Nghiên cứu lựa chọn mơ hình liệu thể tốt hành vi truy cập ngƣời dùng Web đại, từ trích chọn đặc tính sử dụng phù hợp + Phân tích điểm yếu phƣơng pháp tiếp cận cũ, từ xây dựng chế phát hiện, xử lý phù hợp với mơ hình liệu Thông qua kết thử nghiệm cho thấy hệ thống hoạt động tốt, chống đƣợc hiệu dạng công từ chối dịch vụ phân tán mà không làm suy giảm khả phục vụ máy chủ dịch vụ Web Hƣớng phát triển Vấn đề tồn tại chƣa tiến hành thử nghiệm trực tiếp với môi trƣờng Webserver thực để đánh giá tính hiệu phƣơng pháp Công việc tiếp tục nghiên cứu Thêm nữa, điểm yếu phƣơng pháp phát lƣu lƣợng công dựa đặc tính lƣu lƣợng tin cậy vào số đặc tính cốt lõi mà khơng phải xác hồn tồn cho loại Website đặc thù nhƣ tin tức, blog cá nhân, mạng xã hội Do điều cần thiết cần phải xây dựng đƣợc bảng chọn lựa giá trị thuộc tính đặc thù cho đặc tính lƣu lƣợng tốt cho loại Website Giá trị trọng số cho hàng đợi việc cần quan tâm đến Trong chƣơng trình mơ phỏng, trọng số cho hàng đợi Low queue, High queue lần lƣợt đƣợc gán giá trị 0.2, 0.8 Cách lựa chọn giá trị ảnh hƣởng đến thứ tự đƣợc xử lý gói tin nhƣ mức độ ảnh hƣởng gói tin với Cần phải tìm đƣợc giá trị thích hợp cho trọng số tùy thuộc vào Webserver triển khai 82 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Anh Arbor Networks (2014), ATLAS DDoS Attack Data Wikepedia, Denial of Service Attack US-CERT (2014), a novel UDP Port Denial-of-Service Attack, New York Ehud Doron, Avishai Wool (2011), WDA: A Web farm Distributed Denial Of Serv-ice attack attenuator, Computer Networks, 1037–1051 A Kuzmanovic, E.W Knightly (2003), Low-rate TCP-targeted denial of service attacks: the shrew vs the mice and elephants, in: SIGCOMM, pp 75–86 R.K.C Chang (2005), On a new class of pulsing denial-of-service attacks and the defense, in: NDSS R.Sherwood, B Bhattacharjee, R Braud (2005), Misbehaving TCP receivers can cause Internet-wide congestion collapse, in: ACM Conference on Computer and Communications Security, pp 383–392 J Mirkovic, G Prier, P.L Reiher (2002), Attacking DDOS at the Source, ICNP Roshan Thomas, Brian Mark, Tommy Johnson, James Croall (2003), NetBouncer: Client-legitimacy-based High-performance DDoS Filtering, in: DISCEX 10 A Bremler-Barr, N Halachmi, H Levi (2006), Aggressiveness Protective Fair Queueing for Bursty Applications, IWQoS 11 Y Kim, W.-C Lau, M.C Chuah, H.J Chao (2004), Packetscore: statisticalbased overload control against distributed denial-of-service attacks, INFOCOM 12 Changwang Zhang, Zhiping Cai, Weifeng Chen, Xiapu Luo, Jianping Yin (2005), Flow level detection and filtering of low-rate DDoS, Computer Networks, Volume 56, pp 3417–3431 13 S.Ihm,V.Pai (2011), Towards understanding Modern Web Traffic,Proceedings, of the 2011 ACM SIGCOMM conference on Internet measurement conference, Pages 295-312 14 J.Lee & M.Gupta (2012), A new traffic model for current user web browsing behavior, Intel Press 15 K.Choi & J.Lim (1999),A Behavioral of Web Traffic, Journal of Computer Networks 16 B.Mah (1997), An empirical model of HTTP network traffic, Procedding of INFOCOM, Kobe, Japan 83 17 V Vasilakos, Long Jin (2013), Understanding User Behavior in Online Social Networks: A Survey, Communications Magazine 18 Paolo Losi, Wfq implementation, http://www.isi.edu/nsnam/archive/ns-users/webarch/2000/msg04025.html 19 The Network Simulator, NS2, http://nsnam.isi.edu/nsnam/index.php/User_Information 20 M.Cha (2007), I tube, you tube, everybody tubes: analyzing the world's largest user generated content video system, Proceeding IMC '07 Proceedings of the 7th ACM SIGCOMM conference on Internet measurement, Pages 1-14 21 Fabian Schneider, Sachin Agarwal, Tansu Alpcan, and Anja Feldmann (2008), The New Web: Characterizing AJAX Traffic, Proceeding PAM'08 Proceedings of the 9th international conference on Passive and active network measurement, Pages 31-40 84