Имитационное моделирование механизмов защиты компьютерных сетей от инфраструктурных атак на основе подхода “нервная система сети”
Ключевые слова:
имитационное моделирование, инфраструктурные атаки, биоинспирированные подходы, DDoS-атаки, сетевые черви,Аннотация
Статья посвящена анализу механизма защиты компьютерных сетей от инфраструктурных атак на основе биоинспирированного подхода ―нервная система сети‖. В работе предлагается использование имитационного моделирования на уровне сетевых пакетов для исследования механизма защиты ―нервная система сети‖. Описывается архитектура системы защиты, реализующей данный механизм защиты, и алгоритмы его работы, представляются результаты экспериментов. На основе полученных экспериментальных данных проводится анализ эффективности предлагаемого механизма защиты.Литература
Биддик М. Автономные вычисления: представления и реальность // Сети и системы связи, 2007, N 4. С.34-38
Котенко И.В., Коновалов А.М., Шоров А.В. Исследование бот-сетей и механизмов защиты от них на основе методов имитационного моделирования // Изв. Вузов. Приборостроение, Т.53, № 11, 2010, С.42-45
Котенко И.В., Коновалов А.М., Шоров А.В. Исследовательское моделирование бот-сетей и механизмов защиты от них. Приложение к журналу ―Информационные технологии‖. Москва: Издательство Новые технологии, 2012, № 1. 32 с.
Котенко И.В., Уланов А.В. Многоагентное моделирование защиты информационных ресурсов компьютерных сетей в сети Интернет // Известия РАН. Теория и системы управления, № 5, 2007, С.74-88
Котенко И.В., Уланов А.В. Команды агентов в кибер-пространстве: моделирование процессов защиты информации в глобальном Интернете // Проблемы управления кибербезопасностью информационного общества. Сборник Института системного анализа РАН, URSS, Москва, 2006. . С.108-129
Котенко И.В., Шоров А.В. Использование биологической метафоры для защиты компьютерных систем и сетей: предварительный анализ базовых подходов // Защита информации. Инсайд, 2011. № 1, С.52-57. № 2, С.66-75
Котенко И.В., Шоров А.В., Нестерук Ф.Г. Анализ биоинспирированных подходов для защиты компьютерных систем и сетей // Труды СПИИРАН. Вып.3 (18). СПб.: Наука, 2011. С.19–73
Котенко И.В., Шоров А.В., Нестерук Ф.Г. Анализ биоинспирированных подходов для защиты компьютерных систем и сетей // XIV Всероссийская научно-техническая конференция ―Нейроинформатика-2012‖: Сборникнаучных трудов. Том 2. М.: НИЯУ МИФИ, 2012. С.61-71
Anagnostakis K., Greenwald M., Ioannidis S., Keromytis A., Li D. A Cooperative Immunization System for an Untrusting Internet // ICON2003. The 11th IEEE Immunization System for an Untrusting Internet // ICON2003. The 11th IEEE
Chen Y., Chen H. NeuroNet: An Adaptive Infrastructure for Network Security // International Journal of Information, Intelligence and Knowledge, 2009. Vol.1, No.2. P. 143-168
Chen Y., Hwang K., Ku W-S. Collaborative Detection of DDoS Attacks over Multiple Network Domains // Parallel and Distributed Systems IEEE. Vol. 18 Is. 12, 2007. P. 1649 – 1662
Chen S., Tang Y. Slowing Down Internet Worms // Proceedings of the 24th International Conference on Distributed Computing Systems, 2004
Dressler F. Bio-inspired mechanisms for efficient and adaptive network security // Service Management and Self-Organization in IP-based Networks, 2005
Hofmeyr S., Forrest S. Architecture for an artificial immune system // Evolutionary Computation, vol. 8, no. 4, 2000. P. 443–473
Jin C., Wang H., Shin K. Hop-count filtering: an effective defense against spoofed DDoS traffic // Proceedings of the 10th ACM conference on Computer and communications security. ACM New York, USA, 2003. P. 30 – 41
Kotenko I. Agent-Based Modelling and Simulation of Network Cyber-Attacks and Cooperative Defence Mechanisms // Discrete Event Simulations. Sciyo, In-teh. 2010. P.223-246
Kotenko I., Konovalov A., Shorov A. Agent-based Modeling and Simulation of Botnets and Botnet Defense // Conference on Cyber Conflict. CCD COE Publications. Tallinn, Estonia, 2010. P.21-44
Li J., Mirkovic J., Wang M., Reither P., Zhang L. Save: Source address validity enforcement protocol // Proceedings of IEEE INFOCOM, 2002. P.1557–1566
Peng T., Leckie C., Ramamohanarao K. Proactively Detecting Distributed Denial of Service Attacks Using Source IP Address Monitoring // Lecture Notes in Computer Science, Vol.3042/2004, 2004. P.771-782
Philip R. et al Enabling Distributed Security in Cyberspace. Departament of Homeland Security, 2011
Wang H., Zhang D., Shin K. Detecting SYN flooding attacks // Proceedings of IEEE INFOCOM, 2002. P.1530–1539
Williamson M. Throttling Viruses: Restricting propagation to defeat malicious mobile code // Proceedings of ACSAC Security Conference, 2002. P.61–68
Котенко И.В., Коновалов А.М., Шоров А.В. Исследование бот-сетей и механизмов защиты от них на основе методов имитационного моделирования // Изв. Вузов. Приборостроение, Т.53, № 11, 2010, С.42-45
Котенко И.В., Коновалов А.М., Шоров А.В. Исследовательское моделирование бот-сетей и механизмов защиты от них. Приложение к журналу ―Информационные технологии‖. Москва: Издательство Новые технологии, 2012, № 1. 32 с.
Котенко И.В., Уланов А.В. Многоагентное моделирование защиты информационных ресурсов компьютерных сетей в сети Интернет // Известия РАН. Теория и системы управления, № 5, 2007, С.74-88
Котенко И.В., Уланов А.В. Команды агентов в кибер-пространстве: моделирование процессов защиты информации в глобальном Интернете // Проблемы управления кибербезопасностью информационного общества. Сборник Института системного анализа РАН, URSS, Москва, 2006. . С.108-129
Котенко И.В., Шоров А.В. Использование биологической метафоры для защиты компьютерных систем и сетей: предварительный анализ базовых подходов // Защита информации. Инсайд, 2011. № 1, С.52-57. № 2, С.66-75
Котенко И.В., Шоров А.В., Нестерук Ф.Г. Анализ биоинспирированных подходов для защиты компьютерных систем и сетей // Труды СПИИРАН. Вып.3 (18). СПб.: Наука, 2011. С.19–73
Котенко И.В., Шоров А.В., Нестерук Ф.Г. Анализ биоинспирированных подходов для защиты компьютерных систем и сетей // XIV Всероссийская научно-техническая конференция ―Нейроинформатика-2012‖: Сборникнаучных трудов. Том 2. М.: НИЯУ МИФИ, 2012. С.61-71
Anagnostakis K., Greenwald M., Ioannidis S., Keromytis A., Li D. A Cooperative Immunization System for an Untrusting Internet // ICON2003. The 11th IEEE Immunization System for an Untrusting Internet // ICON2003. The 11th IEEE
Chen Y., Chen H. NeuroNet: An Adaptive Infrastructure for Network Security // International Journal of Information, Intelligence and Knowledge, 2009. Vol.1, No.2. P. 143-168
Chen Y., Hwang K., Ku W-S. Collaborative Detection of DDoS Attacks over Multiple Network Domains // Parallel and Distributed Systems IEEE. Vol. 18 Is. 12, 2007. P. 1649 – 1662
Chen S., Tang Y. Slowing Down Internet Worms // Proceedings of the 24th International Conference on Distributed Computing Systems, 2004
Dressler F. Bio-inspired mechanisms for efficient and adaptive network security // Service Management and Self-Organization in IP-based Networks, 2005
Hofmeyr S., Forrest S. Architecture for an artificial immune system // Evolutionary Computation, vol. 8, no. 4, 2000. P. 443–473
Jin C., Wang H., Shin K. Hop-count filtering: an effective defense against spoofed DDoS traffic // Proceedings of the 10th ACM conference on Computer and communications security. ACM New York, USA, 2003. P. 30 – 41
Kotenko I. Agent-Based Modelling and Simulation of Network Cyber-Attacks and Cooperative Defence Mechanisms // Discrete Event Simulations. Sciyo, In-teh. 2010. P.223-246
Kotenko I., Konovalov A., Shorov A. Agent-based Modeling and Simulation of Botnets and Botnet Defense // Conference on Cyber Conflict. CCD COE Publications. Tallinn, Estonia, 2010. P.21-44
Li J., Mirkovic J., Wang M., Reither P., Zhang L. Save: Source address validity enforcement protocol // Proceedings of IEEE INFOCOM, 2002. P.1557–1566
Peng T., Leckie C., Ramamohanarao K. Proactively Detecting Distributed Denial of Service Attacks Using Source IP Address Monitoring // Lecture Notes in Computer Science, Vol.3042/2004, 2004. P.771-782
Philip R. et al Enabling Distributed Security in Cyberspace. Departament of Homeland Security, 2011
Wang H., Zhang D., Shin K. Detecting SYN flooding attacks // Proceedings of IEEE INFOCOM, 2002. P.1530–1539
Williamson M. Throttling Viruses: Restricting propagation to defeat malicious mobile code // Proceedings of ACSAC Security Conference, 2002. P.61–68
Simulation of protection mechanisms against infrastructure attacks based on the “nervous network system” approach
Abstract
The paper considers an analysis of a protection mechanism against infrastructure attacks based on the bio-inspired approach ―nervous network system‖. We propose to use a network packet-level simulation to investigate the protection mechanism ―nervous network system‖. The paper presents the structure of the protection mechanism, the algorithms of its functioning, and the results of the experiments. Basing on the experimental data, we analyze the effectiveness of the proposed protection mechanism.Опубликован
2012-09-01
Как цитировать
Котенко, И. В., & Шоров, А. В. (2012). Имитационное моделирование механизмов защиты компьютерных сетей от инфраструктурных атак на основе подхода “нервная система сети”. Труды СПИИРАН, 3(22), 45-70. https://doi.org/10.15622/sp.22.3
Раздел
Статьи
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями:
Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).
