Contribuciones para la Detección de Ataques Distribuidos de Denegación de Servicio (DDoS) en la Capa de Aplicación

Se analizaron seis aspectos sobre la detección de ataques DDoS: técnicas, variables, herramientas, ubicación de implementación, punto en el tiempo y precisión de detección. Este análisis permitió realizar una contribución útil al diseño de una estrategia adecuada para neutralizar estos ataques. En los últimos años, estos ataques se han dirigido hacia la capa de aplicación. Este fenómeno se debe principalmente a la gran cantidad de herramientas para la generación de este tipo de ataque. Por ello, además, en este trabajo se propone una alternativa de detección basada en el dinamismo del usuario web. Para esto, se evaluaron las características del dinamismo del usuario extraídas de las funciones del mouse y del teclado. Finalmente, el presente trabajo propone un enfoque de detección de bajo costo que consta de dos pasos: primero, las características del usuario se extraen en tiempo real mientras se navega por la aplicación web; en segundo lugar, cada característica extraída es utilizada por un algoritmo de orden (O1) para diferenciar a un usuario real de un ataque DDoS. Los resultados de las pruebas con las herramientas de ataque LOIC, OWASP y GoldenEye muestran que el método propuesto tiene una eficacia de detección del 100% y que las características del dinamismo del usuario de la web permiten diferenciar entre un usuario real y un robot

Towards Coordinated, Network-Wide Traffic Monitoring for Early Detection of DDoS Flooding Attacks

DDoS flooding attacks are one of the biggest concerns for security professionals and they are typically explicit attempts to disrupt legitimate users' access to services. Developing a comprehensive defense mechanism against such attacks requires a comprehensive understanding of the problem and the techniques that have been used thus far in preventing, detecting, and responding to various such attacks. In this thesis, we dig into the problem of DDoS flooding attacks from four directions: (1) We study the origin of these attacks, their variations, and various existing defense mechanisms against them. Our literature review gives insight into a list of key required features for the next generation of DDoS flooding defense mechanisms. The most important requirement on this list is to see more distributed DDoS flooding defense mechanisms in near future, (2) In such systems, the success in detecting DDoS flooding attacks earlier and in a distributed fashion is highly dependent on the quality and quantity of the traffic flows that are covered by the employed traffic monitoring mechanisms. This motivates us to study and understand the challenges of existing traffic monitoring mechanisms, (3) We propose a novel distributed, coordinated, network-wide traffic monitoring (DiCoTraM) approach that addresses the key challenges of current traffic monitoring mechanisms. DiCoTraM enhances flow coverage to enable effective, early detection of DDoS flooding attacks. We compare and evaluate the performance of DiCoTraM with various other traffic monitoring mechanisms in terms of their total flow coverage and DDoS flooding attack flow coverage, and (4) We evaluate the effectiveness of DiCoTraM with cSamp, an existing traffic monitoring mechanism that outperforms most of other traffic monitoring mechanisms, with regards to supporting early detection of DDoS flooding attacks (i.e., at the intermediate network) by employing two existing DDoS flooding detection mechanisms over them. We then compare the effectiveness of DiCoTraM with that of cSamp by comparing the detection rates and false positive rates achieved when the selected detection mechanisms are employed over DiCoTraM and cSamp. The results show that DiCoTraM outperforms other traffic monitoring mechanisms in terms of DDoS flooding attack flow coverage