82
Wireshark bắt đƣợc đúng 10 gói SYN gửi đến Webserver
H nh 3.28: Wireshark bắt đƣợc 10 gói SYN
Truy cập vào web không còn
83
KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN
Tấn công từ chối dịch vụ phân tán đã phát triển đáng lo ngại trong những năm gần đây và là mối đe dọa thƣờng trực với hệ thống mạng của các cơ quan chính phủ và các doanh nghiệp. Nhiều cuộc tấn công DDoS với quy mô rất lớn đã đƣợc thực hiện gây tê liệt hệ thống mạng của Chính phủ Hàn Quốc và gây ngắt quãng hoạt động của các mạng dịch vụ trực truyến nổi tiếng nhƣ Yahoo. Tấn công DDoS rất khó phòng chống hiệu quả do quy mô rất lớn và bản chất phân tán của nó.
Nhiều kỹ thuật và công cụ tấn công DDoS phức tạp đã đƣợc phát triển, trong đó hỗ trợ đắc lực nhất cho tấn công DDoS là sự phát triển nhanh chóng của các kỹ thuật lây nhiễm các phần mềm độc hại, xây dựng hệ thống mạng máy tính ma (zombie, botnets). Tin tặc có thể chiếm quyền điều khiển các máy tính có kết nối Internet, điểu khiển mạng botnet với hàng trăm ngàn máy tính để thực hiện tấn công DDoS. Để có giải pháp toàn diện phòng chống tấn công DDoS hiệu quả, việc nghiên cứu về các dạng tấn công DDoS là khâu cần thực hiện đầu tiên. Tấn công từ chối dịch vụ phân tán là dạng tấn công mạng nguy hiểm, hiện chƣa có giải pháp tổng quát cụ thể nào để phòng chống tấn công DDoS do tính phức tạp tinh vi của chúng. Tùy vào tình huống kẻ tấn công thực hiện để lên phƣơng án phòng chống, kiểm tra xem chúng đánh vào tầng nào (TCP, Application,..), đánh theo cơ chế nào từ đó xem hệ thống chúng ta có lỗ hổng gì không, chắc chắn sẽ có cách thích hợp để xử lý chúng.
Trong khóa luận này tác giả đã giới thiệu tổng quan và phân loại các cuộc tấn công DDoS hiện nay. Bên cạnh đó tác giả cũng đã giới thiệu về các phƣơng thức, công cụ tấn công DDoS, các bƣớc xây dựng mạng Botnet; Các thuật toán phát hiện DDoS đƣợc sử dụng phổ biến trên thế giới. Những thuật toán này có thể giúp phát triển những hệ thống dựa trên những nền tảng đã có. Nhƣ trong khóa luận này, tác giả đã sử dụng phần mềm giả định Backtracks 5r3 – Vmware workstation, phần mềm Hyenaed để mô phỏng các cuộc tấn công DDoS và sử dụng thuật toán CUSUM để phát hiện dấu hiệu của cuộc tấn công DDos; Và các phƣơng thức phòng chống DDoS. Trên cơ sở đó có thể có đánh giá đúng về khả năng bị tấn công và lựa
84
chọn tập các biện pháp phòng ngừa, phát hiện và giảm thiểu tấn công một cách hiệu quả.
Những kết quả đạt đƣợc
+ Tìm hiểu khá chi tiết, tổng quan về các khía cạnh nền tảng công nghệ DDoS nhƣ bản chất khái niệm, các thách thức và yêu cầu, ứng dụng, mô hình kiến trúc, các chuẩn hiện nay.
+ Xây dựng đƣợc ứng dụng demo cho công cụ DDoS trên nền tảng Hyenaed, Backtrack5r3, SYN Flood
+ Công cụ rất mạnh, có thể làm sập 1 webside dùng host FREE trong vòng 2 phút.
+ Xây dựng đƣợc Firewall phòng chống DDoS đơn giản, dùng ASA.
Những vấn đề tồn tại
+ Chƣơng trình cần hoàn thiện hơn.
+ Đây chỉ là demo nhỏ minh họa cho cơ chế SYN Flood, TCP, UDP. + Cần có chƣơng trình trung gian thứ 3 để tìm các cổng mở trên máy đích.
Hƣớng phát triển
Tuy nhiên do thời gian có hạn nên hệ thống còn khá nhiều vấn đề chƣa đƣợc giải quyết. Ví dụ nhƣ: có thể tính các địa chỉ IP mới một cách chi tiết hơn nữa để hạn chế tối đa việc chặn nhầm; Xây dựng quét các cổng mở cho ứng dụng.; Thiết kế cho một ứng dụng tấn công mạnh mẽ hơn; Thiết kế để có thể tấn công các Server lớn hơn … Hy vọng trong một tƣơng lai không xa hệ thống sẽ đƣợc phát triển và hoàn thiện hơn để có thể ứng dụng trong thực tế.
85
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. B. E. Brodsky and B. S. Darkhovsky (1993), Nonparametric Methods in Change-point Problems, Kluwer Academic Publishers, pp. 78-90.
2. Christos Douligeris and Aikaterini Mitrokotsa (2003), DDoS Attacks And Defense Mechanisms: A Classification, Signal Processing and Information Technology.
3. Jelena Mirkovic, Janice Martin and Peter Reiher (2004), A Taxonomy of DDoS Attacks and DDoS Defense Mechanisms, ACM SIGCOMM Computer Communication Review.
4. Jameel Hashmi, Manish Saxena, and Rajesh Saini (2012), Classification of DDoS Attacks and their Defense Techniques using Intrusion Prevention System,
International Journal of Computer Science & Communication Networks.
5. Jelena Mikovic, G.Prier and P.Reiher (2002), Attacking DdoS at the source, Proceedings of ICNP.
6. Jelena Mikovic, G.Prier and P.Reiher (2002), A Taxonomy of DdoS Attacks and DdoS Defense Mechanisms , UCLA CSD Technical Report
no. 020018.
7. Jelena Mikovic, G.Prier and P.Reiher (2002), Source Router Approach to DdoS Defense – UCLA CSD Technical Report no. 010042.
8. Kanwal Garg, Rshma Chawla (2011), Detection Of DDoS Attacks Using Data Mining, International Journal of Computing and Business Research.
9. K.Park and H. Lee.(2001), On the Effectiveness of Route-Based Packet Filtering for Distributed DoS Attack Prevention in Power-Law Internets.
In Proceedings of ACM SIGCOMM.
10. Mbabazi Ruth Reg. No (2005), Victim-based defense against IP packet flooding denial of service attacks.
11. Monowar H. Bhuyan, H. J. Kashyap, D. K. Bhattacharyya and J. K. Kalita (2013), Detecting Distributed Denial of Service Attacks: Methods, Tools and
86
Future Directions, The Computer Journal.
12. Mohammed Alenezi (2012), Methodologies for detecting DoS/DDoS attacks against network servers, The Seventh International Conference on Systems and
Networks Communications - ICSNC.
13. Rajkumar, Manisha Jitendra Nene (2013), A Survey on Latest DoS Attacks Classification and Defense Mechanisms, International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering.
14. Saman Taghavi Zargar, James Joshi, Member and David Tippe (2013), A Survey of Defense Mechanisms Against Distributed Denial of Service (DDoS) Flooding Attacks, IEEE Communications Surveys & Tutorials.
15. Tao Peng Christopher Leckie Kotagiri Ramamohanarao (2011), Protection from Distributed Denial of Service Attack, Using History-based IP Filtering
16. Thwe Thwe Oo, Thandar Phyu (2013), A Statistical Approach to Classify and Identify DDoS Attacks using UCLA Dataset, International Journal of Advanced
Research in Computer Engineering & Technology.
17. Tony Scheid (2011), DDoS Detection and Mitigation Best Practices, Arbor Networks.
18. T. Peng, C. Leckie, and K. Ramamohanarao (2003), Detecting distributed denial of service attacks, using source ip address monitoring.