Новый DDoS-фильтр защитит от хакерских атак
Технология защиты против DoS-атак , осуществляемых против компьютерных сетей, серверов и систем облачных вычислений, может существенно повысить безопасность государственных, коммерческих и образовательных структур. Свою разработку в этой области предложили исследователи из Университета Аубурна (Auburn University), Алабама. Атаки DoS и DDoS делают сетевой ресурс недоступным для пользователей. Обычно цель такого нападения лежит в коммерческой плоскости и заключается в снижении репутации ресурса, уменьшении его клиентской базы, перенаправлении на ложный адрес, получении доступа к закрытой информации и тому подобное.
Атака подразумевает получение целевым сервером ложных запросов из внешней сети (интернета). В случае DDoS запросы формируются множеством компьютеров, чьи владельцы часто не подозревают о характере сетевой активности своих инфицированных вредоносным ПО машин. В результате "жертва", будь это вебсайт, почтовый сервер или база данных не сможет своевременно ответить на легитимный трафик, обрабатывая ложный, и станет недоступной извне. Методы противостояния заключаются в конфигурировании программного и аппаратного обеспечения для фильтрации подозрительного потока данных и распознавания его признаков по определённым "отпечаткам". Тем не менее, фильтры часто расположены на тех же серверах, которые подвергаются нападению, поэтому при массивной DDoS-атаке вычислительные ресурсы истощаются.
Препятствие в использовании дополнительной информации для проверки подлинности запросов заключается в затрачиваемых на процесс вычислениях. Однако исследователи протестировали, насколько приемлемо IPACF справляется с массивными DDoS-атаками, смоделированными на сети из 1000 узлов с пропускной способностью 10 Гбит/с. Они обнаружили, что сервер испытывает незначительную нагрузку, время задержки ответа также ненамного возрастает и дополнительная вычислительная мощность почти не требуется, даже когда весь 10-Гбит канал заполнен DDoS-пакетами. У IPACF уходит 6 наносекунд на признание пакета данных ассоциированным со злонамеренным трафиком.
www.securitylab.ru