使用流量分布特征识别DDOS攻击

通过分析网络流量的分布特征，如突发性、周期性和异常性，可以识别出DDOS攻击并采取相应措施进行防御。

分布式拒绝服务（DDoS）攻击是一种网络攻击手段，通过大量的恶意请求使目标服务器资源耗尽，从而无法正常提供服务，DDoS攻击通常利用大量僵尸网络（Botnet）发起，具有隐蔽性高、攻击强度大、难以防范等特点。

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1、流量突增

在正常情况下，网络流量会有一定的波动，当发生DDoS攻击时，流量会出现突然的大幅度增加，这种突增的流量可能是由大量的恶意请求组成的，导致目标服务器资源迅速耗尽。

2、流量来源分散

DDoS攻击通常利用大量的僵尸网络发起，这些僵尸网络分布在全球各地，攻击流量的来源IP地址会非常分散，与正常流量来源相比，具有更高的随机性和不确定性。

3、流量类型多样

DDoS攻击可能涉及多种类型的流量，如TCP、UDP、ICMP等，这些不同类型的流量可能会同时或交替出现，使得流量分析更加复杂。

4、连接持续时间短

DDoS攻击中的恶意请求通常是短暂的，攻击者会在短时间内发送大量的请求，然后断开连接，这种短时间内的高频率连接可能会导致目标服务器的资源迅速耗尽。

5、连接速率快

DDoS攻击中的恶意请求通常会以非常高的速率发送，远远超过正常用户的访问速度，这种高速率的连接可能会导致目标服务器的带宽资源迅速耗尽。

1、建立流量基线模型

通过对正常流量进行统计分析，建立一个流量基线模型，这个模型可以包括正常流量的峰值、均值、方差等统计指标，以及流量来源、类型、持续时间等信息。

2、实时监测流量变化

对网络流量进行实时监测，收集流量数据，可以使用入侵检测系统（IDS）或入侵防御系统（IPS）等工具来实现这一目标。

3、对比流量基线模型

将实时监测到的流量数据与流量基线模型进行对比，分析流量的变化情况，如果发现流量出现了突增、来源分散、类型多样、持续时间短、连接速率快等特征，那么很可能是发生了DDoS攻击。

4、设置阈值和警报机制

根据实际需求，为流量基线模型设置相应的阈值，当实时监测到的流量数据超过这些阈值时，触发警报机制，通知相关人员进行处理。

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