Neue Methode zur Erkennung von DDoS-Angriffen

Verteilte Denial-of-Service (DDoS) Angriffe sind ein ernstes Problem im Internet. Diese Angriffe überschwemmen ein Ziel mit einer grossen Anzahl von Nachrichten, um den normalen Betrieb zu stören. Mit der Weiterentwicklung der Technologie sind diese Angriffe mächtiger und vielfältiger geworden. Das bedeutet, dass es super wichtig, aber auch ziemlich herausfordernd ist, einen Weg zu finden, sie schnell zu erkennen und zu stoppen. In diesem Artikel geht's um eine neue Methode, um DDoS-Angriffe mit einer anderen Art der Datenverarbeitung zu erkennen.

#Die Herausforderung mit aktuellen Erkennungsmethoden

Die meisten aktuellen Erkennungsmethoden schauen sich feste Datensätze an, die die Verkehrsstatistiken zusammenfassen. Diese Datensätze helfen, Angriffe zu identifizieren, haben aber Einschränkungen. Sie beinhalten nicht den tatsächlichen Inhalt der Pakete, was es schwierig macht, Angriffe zu erkennen, die vielleicht nicht viel Verkehr erzeugen, aber trotzdem Schaden anrichten. Ausserdem warten die bestehenden Methoden, bis der gesamte Datenfluss endet, bevor sie eine Entscheidung treffen. Diese Verzögerung kann dazu führen, dass Angriffe länger andauern als nötig.

#Unser neuer Ansatz

Wir schlagen einen neuen Weg vor, um Datenflüsse zu betrachten. Anstatt einen Fluss als feste Zusammenfassung zu behandeln, sehen wir ihn als einen Stream von Paketen. So können wir die Daten analysieren, während sie reinkommen, und mögliche Angriffe viel früher erkennen.

#Warum Streams?

Die Verwendung von Paketen in einer Stream-Struktur ermöglicht eine detailliertere Untersuchung der Daten. Jedes Paket kann unterschiedliche Merkmale aufweisen, wie Länge und Timing, was wichtige Hinweise darauf geben kann, ob ein Angriff stattfindet. Durch den Fokus auf die Beziehung zwischen Paketen können wir ein besseres Erkennungssystem schaffen, das nicht nur auf Zusammenfassungsstatistiken angewiesen ist.

#Wie es funktioniert

Unsere Methode verwendet eine Art Entscheidungsbaum, der dafür ausgelegt ist, mit Paketsätzen zu arbeiten. Dieser Entscheidungsbaum kann Ströme mit variierenden Längen verarbeiten, was bedeutet, dass er sich in Echtzeit an verschiedene Flüsse anpassen kann. Wir führen einen Aufmerksamkeitsmechanismus ein, der dem Baum hilft, sich auf die wichtigsten Pakete in einem Fluss zu konzentrieren, sodass die Erkennung schneller und genauer erfolgt.

#Analyse der ersten Pakete

Forschung zeigt, dass die ersten paar Pakete eines Flusses wichtige Informationen darüber liefern können, ob er harmlos oder verdächtig ist. Wenn bösartiges Verhalten auftritt, zeigt es oft Muster in den frühen Paketen. Unser Ansatz ermöglicht es, die Erkennung basierend nur auf den ersten zwei oder vier Paketen eines Flusses durchzuführen, was zu einer dramatischen Zeitersparnis bei der Erkennung führt.

#Die Datensätze

Um unsere Methode zu testen, haben wir zwei aktuelle Datensätze verwendet, die eine Vielzahl von DDoS-Angriffstypen beinhalten. Diese Datensätze bieten eine Reihe von Angriffsszenarien und sind darauf ausgelegt, verschiedene Intrusion-Detection-Techniken effektiv zu bewerten.

#Datensatzmerkmale

Der erste Datensatz, CICDDoS2019, enthält über 50 Millionen Flüsse von DDoS-Angriffen, während der zweite, CICIDS2017, verschiedene Angriffstypen jenseits von DDoS umfasst. Beide Datensätze haben realistischen Hintergrundverkehr, der hilft, reale Bedingungen für unsere Tests nachzuahmen.

#Experimentelle Ergebnisse

Unsere Methode wurde an beiden Datensätzen evaluiert und die Ergebnisse waren vielversprechend. Wir haben festgestellt, dass unser Ansatz bestehenden maschinellen Lernmethoden in der Erkennung von DDoS-Angriffen entspricht oder diese sogar übertrifft.

#Hohe Genauigkeit

Für den CICDDoS2019 Datensatz erreichte unsere Erkennung eine Genauigkeit von 99,9 %. Das zeigt, dass das Modell den Verkehr genau als harmlos oder als Angriff klassifizieren kann. Ähnlich haben wir beim CICIDS2017 Datensatz eine Gesamtgenauigkeit von über 99,6 % erreicht.

#Frühe Erkennung

Unsere Methode exceliert auch bei der frühen Erkennung. Durch die Analyse nur der ersten zwei Pakete eines Flusses konnten wir eine Zeitersparnis von etwa 99,79 % bei der Erkennung von DDoS-Angriffen erzielen. Das bedeutet, dass unser System potenzielle Bedrohungen fast sofort identifizieren und darauf reagieren kann, anstatt auf den Abschluss des gesamten Flusses zu warten.

#Die Vorteile unseres Ansatzes

1. Geschwindigkeit: Durch die Verarbeitung von Flüssen in Echtzeit können wir Angriffe viel schneller erkennen als traditionelle Methoden.
2. Effizienz: Unser Ansatz benötigt weniger Daten zur Analyse; wir konzentrieren uns nur auf einen kleinen Teil des Verkehrs.
3. Anpassungsfähigkeit: Das System kann verschiedene Angriffstypen verarbeiten und sich an unterschiedliche Verkehrsbedingungen anpassen.

#Fazit

DDoS-Angriffe stellen weiterhin eine erhebliche Bedrohung für Online-Dienste dar. Unser neuer Ansatz zur Intrusionserkennung stellt einen bedeutenden Fortschritt dar. Indem wir uns auf die Pakete in einem Fluss konzentrieren, anstatt auf feste Zusammenfassungen zu setzen, können wir Bedrohungen schneller und genauer identifizieren. Diese Fortschritte könnten zu einem besseren Schutz für Online-Dienste und einem insgesamt sichereren Internet führen.

Unsere Methode übertrifft nicht nur bestehende Lösungen, sondern bietet auch eine Grundlage für zukünftige Forschung und Entwicklung im Bereich der DDoS-Erkennung und Cybersicherheit. Da sich das Landschaft der Cyberbedrohungen weiterhin entwickelt, ist es entscheidend, effiziente und effektive Erkennungssysteme zu haben, um die Integrität und Verfügbarkeit von Online-Diensten aufrechtzuerhalten.