DDoS是病毒还是攻击？对电脑影响大吗？需要怎么样处理？
纵观 *** 安全攻击的各种方式 *** ，其中DDoS类的攻击会给你的 *** 系统造成更大的危害。因此，了解DDoS，了解它的工作原理及防范措施，是一个计算机 *** 安全技术人员应必修的内容之一。
一、DDoS的概念
要想理解DDoS的概念，我们就必须先介绍一下DoS（拒绝服务），DoS的英文全称是Denial of Service，也就是“拒绝服务”的意思。从 *** 攻击的各种 *** 和所产生的破坏情况来看，DoS算是一种很简单但又很有效的进攻方式。它的目的就是拒绝你的服务访问，破坏组织的正常运行，最终它会使你的部分Internet连接和 *** 系统失效。DoS的攻击方式有很多种，最基本的DoS攻击就是利用合理的服务请求来占用过多的服务资源，从而使合法用户无法得到服务。DoS攻击的原理如图1所示。
我们可以看出DoS攻击的基本过程：首先攻击者向服务器发送众多的带有虚假地址的请求，服务器发送回复信息后等待回传信息，由于地址是伪造的，所以服务器一直等不到回传的消息，分配给这次请求的资源就始终没有被释放。当服务器等待一定的时间后，连接会因超时而被切断，攻击者会再度传送新的一批请求，在这种反复发送伪地址请求的情况下，服务器资源最终会被耗尽。
DDoS（分布式拒绝服务），它的英文全称为Distributed Denial of Service，它是一种基于DoS的特殊形式的拒绝服务攻击，是一种分布、协作的大规模攻击方式，主要瞄准比较大的站点，象商业公司，搜索引擎和 *** 部门的站点。从图1我们可以看出DoS攻击只要一台单机和一个modem就可实现，与之不同的是DDoS攻击是利用一批受控制的机器向一台机器发起攻击，这样来势迅猛的攻击令人难以防备，因此具有较大的破坏性。
DDoS攻击分为3层：攻击者、主控端、 *** 端，三者在攻击中扮演着不同的角色。
1、攻击者：攻击者所用的计算机是攻击主控台，可以是 *** 上的任何一台主机，甚至可以是一个活动的便携机。攻击者操纵整个攻击过程，它向主控端发送攻击命令。
2、主控端：主控端是攻击者非法侵入并控制的一些主机，这些主机还分别控制大量的 *** 主机。主控端主机的上面安装了特定的程序，因此它们可以接受攻击者发来的特殊指令，并且可以把这些命令发送到 *** 主机上。
3、 *** 端： *** 端同样也是攻击者侵入并控制的一批主机，它们上面运行攻击器程序，接受和运行主控端发来的命令。 *** 端主机是攻击的执行者，真正向受害者主机发送攻击。 攻击者发起DDoS攻击的之一步，就是寻找在Internet上有漏洞的主机，进入系统后在其上面安装后门程序，攻击者入侵的主机越多，他的攻击队伍就越壮大。第二步在入侵主机上安装攻击程序，其中一部分主机充当攻击的主控端，一部分主机充当攻击的 *** 端。最后各部分主机各司其职，在攻击者的调遣下对攻击对象发起攻击。由于攻击者在幕后操纵，所以在攻击时不会受到监控系统的跟踪，身份不容易被发现。
二、DDoS攻击使用的常用工具
DDoS攻击实施起来有一定的难度，它要求攻击者必须具备入侵他人计算机的能力。但是很不幸的是一些傻瓜式的黑客程序的出现，这些程序可以在几秒钟内完成入侵和攻击程序的安装，使发动DDoS攻击变成一件轻而易举的事情。下面我们来分析一下这些常用的黑客程序。
1、Trinoo
Trinoo的攻击 *** 是向被攻击目标主机的随机端口发出全零的4字节UDP包，在处理这些超出其处理能力的垃圾数据包的过程中，被攻击主机的 *** 性能不断下降，直到不能提供正常服务，乃至崩溃。它对IP地址不做假，采用的通讯端口是：
攻击者主机到主控端主机：27665/TCP
主控端主机到 *** 端主机：27444/UDP
*** 端主机到主服务器主机：31335/UDP
2、TFN
TFN由主控端程序和 *** 端程序两部分组成，它主要采取的攻击 *** 为：SYN风暴、Ping风暴、UDP炸弹和 *** URF，具有伪造数据包的能力。
3、TFN2K
TFN2K是由TFN发展而来的，在TFN所具有的特性上，TFN2K又新增一些特性，它的主控端和 *** 端的 *** 通讯是经过加密的，中间还可能混杂了许多虚假数据包，而TFN对ICMP的通讯没有加密。攻击 *** 增加了Mix和Targa3。并且TFN2K可配置的 *** 端进程端口。
4、Stacheldraht
Stacheldraht也是从TFN派生出来的，因此它具有TFN的特性。此外它增加了主控端与 *** 端的加密通讯能力，它对命令源作假，可以防范一些路由器的RFC2267过滤。Stacheldrah中有一个内嵌的 *** 升级模块，可以自动下载并安装最新的 *** 程序。
三、DDoS的监测
现在网上采用DDoS方式进行攻击的攻击者日益增多，我们只有及早发现自己受到攻击才能避免遭受惨重的损失。
检测DDoS攻击的主要 *** 有以下几种：
1、根据异常情况分析
当 *** 的通讯量突然急剧增长，超过平常的极限值时，你可一定要提高警惕，检测此时的通讯；当网站的某一特定服务总是失败时，你也要多加注意；当发现有特大型的ICP和UDP数据包通过或数据包内容可疑时都要留神。总之，当你的机器出现异常情况时，你更好分析这些情况，防患于未然。
2、使用DDoS检测工具
当攻击者想使其攻击阴谋得逞时，他首先要扫描系统漏洞，目前市面上的一些 *** 入侵检测系统，可以杜绝攻击者的扫描行为。另外，一些扫描器工具可以发现攻击者植入系统的 *** 程序，并可以把它从系统中删除。
四、DDoS攻击的防御策略
由于DDoS攻击具有隐蔽性，因此到目前为止我们还没有发现对DDoS攻击行之有效的解决 *** 。所以我们要加强安全防范意识，提高 *** 系统的安全性。可采取的安全防御措施有以下几种： 1、及早发现系统存在的攻击漏洞，及时安装系统补丁程序。对一些重要的信息（例如系统配置信息）建立和完善备份机制。对一些特权帐号（例如管理员帐号）的密码设置要谨慎。通过这样一系列的举措可以把攻击者的可乘之机降低到最小。
2、在 *** 管理方面，要经常检查系统的物理环境，禁止那些不必要的 *** 服务。建立边界安全界限，确保输出的包受到正确限制。经常检测系统配置信息，并注意查看每天的安全日志。
3、利用 *** 安全设备（例如：防火墙）来加固 *** 的安全性，配置好它们的安全规则，过滤掉所有的可能的伪造数据包。
4、比较好的防御措施就是和你的 *** 服务提供商协调工作，让他们帮助你实现路由的访问控制和对带宽总量的限制。
5、当你发现自己正在遭受DDoS攻击时，你应当启动您的应付策略，尽可能快的追踪攻击包，并且要及时联系ISP和有关应急组织，分析受影响的系统，确定涉及的其他节点，从而阻挡从已知攻击节点的流量。
6、当你是潜在的DDoS攻击受害者，你发现你的计算机被攻击者用做主控端和 *** 端时，你不能因为你的系统暂时没有受到损害而掉以轻心，攻击者已发现你系统的漏洞，这对你的系统是一个很大的威胁。所以一旦发现系统中存在DDoS攻击的工具软件要及时把它清除，以免留下后患。
我的笔记本联网的时候显示dns服务器异常，这是 *** 服务商的问题还是我的本设置有问题？
、背景
域名系统(Domain Name System，DNS)是互联网的重要基础设施之一，负责提供域名和IP地址之间的映射和解析，是网页浏览、电子邮件等几乎所有互联网应用中的关键环节。因此，域名系统的稳定运行是实现互联网正常服务的前提。近年来，针对域名系统的 *** 攻击行为日益猖獗，DNS滥用现象层出不穷，再加上DNS协议本身固有的局限性，域名系统的安全问题正面临着严峻的考验。如何快速有效的检测域名系统的行为异常，避免灾难性事件的发生，是当今域名系统乃至整个互联网所面临的一个重要议题。
DNS服务器通过对其所接收的DNS查询请求进行应答来实现对外域名解析服务，因此DNS查询数据流直接反映了DNS服务器对外服务的整个过程，通过对DNS流量异常情况的检测可以对DNS服务器服务状况进行有效的评估。由于导致DNS流量异常的原因是多方面的，有些是由针对DNS服务器的 *** 攻击导致的，有些是由于DNS服务系统的软件缺陷或配置错误造成的。不同的原因所引起的DNS流量异常所具备的特征也各不相同，这给DNS流量异常检测带来了诸多困难。
目前，在DNS异常流量检测方面，比较传统的 *** 是对发往DNS服务器端的DNS查询请求数据流中的一个或多个测量指标进行实时检测，一旦某时刻某一指标超过规定的阈值，即做出流量异常报警。这种 *** 虽然实现简单，但是仅仅通过对这些指标的独立测量来判定流量是否异常过于片面，误报率通常也很高，不能有效的实现异常流量的检测。
近年来，随着模式识别、数据挖掘技术的发展，开始有越来越多的数据模型被引入到DNS异常流量检测领域，如在[Tracking]中，研究人员通过一种基于关联特征分析的检测 *** ，来实现对异常DNS服务器的识别和定位；[Context]则引入了一种上下文相关聚类的 *** ，用于DNS数据流的不同类别的划分；此外，像贝叶斯分类[Bayesian]、时间序列分析[Similarity]等 *** 也被先后引入到DNS异常流量检测中来。
不难发现，目前在DNS异常流量检测方面，已有诸多可供参考利用的 *** 。但是，每种 *** 所对应的应用场合往往各不相同，通常都是面向某种特定的 *** 攻击活动的检测。此外，每种 *** 所采用的数据模型往往也比较复杂，存在计算代价大，部署成本高的弊端。基于目前DNS异常流量检测领域的技术现状，本文给出了两种新型的DNS流量异常检测 *** 。该两种 *** 能够有效的克服目前DNS异常流量检测技术所存在的弊端，经验证，它们都能够对DNS流量异常实施有效的检测。
2、具体技术方案
1）利用Heap’sLaw检测DNS流量异常
之一种 *** 是通过利用Heap’s定律来实现DNS流量异常检测。该 *** 创新性的将DNS数据流的多个测量指标进行联合分析，发现它们在正常 *** 状况下所表现出来的堆积定律的特性，然后根据这种特性对未来的流量特征进行预测，通过预测值和实际观测值的比较，实现 *** 异常流量实时检测的目的。该 *** 避免了因为采用某些独立测量指标进行检测所导致的片面性和误报率高的缺点，同时，该 *** 具有计算量小，部署成本低的特点，特别适合部署在大型DNS服务器上。
堆积定律(Heap’sLaw)[Heap’s]最早起源于计算语言学中，用于描述文档 *** 中所含单词总量与不同单词个数之间的关系：即通过对大量的英文文档进行统计发现，对于给定的语料，其独立的单词数（vocabulary的size）V大致是语料大小N的一个指数函数。随着文本数量的增加，其中涉及的独立单词（vocabulary）的个数占语料大小的比例先是突然增大然后增速放缓但是一直在提高，即随着观察到的文本越来越多，新单词一直在出现，但发现整个字典的可能性在降低。
DNS服务器通过对其所接收的DNS查询请求进行应答来实现对外域名解析服务。一个典型的DNS查询请求包由时间戳，来源IP地址，端口号，查询域名，资源类型等字段构成。我们发现，在正常 *** 状况下，某时间段内DNS服务器端所接收的DNS查询请求数和查询域名 *** 的大小两者间遵循堆积定律的特性，同样的，DNS查询请求数和来源IP地址 *** 的大小两者间也存在这种特性。因此，如果在某个时刻这种增长关系发生突变，那么 *** 流量发生异常的概率也会比较高。由于在正常 *** 状况下DNS服务器端所接收的查询域名 *** 的大小可以根据这种增长关系由DNS查询请求数推算得到。通过将推算得到的查询域名 *** 大小与实际观测到的查询域名 *** 的大小进行对比，如果两者的差值超过一定的阈值，则可以认为有流量异常情况的发生，从而做出预警。类似的，通过将推算得到的来源IP地址 *** 大小与实际观测到的来源IP地址 *** 的大小进行对比，同样可以达到异常流量检测的目的。
由于DNS流量异常发生时，DNS服务器端接收的DNS查询请求通常会异常增多，但是单纯凭此就做出流量异常的警报很可能会导致误报的发生。此时就可以根据观测查询域名空间大小的相应变化情况来做出判断。如果观测到的域名空间大小与推算得到的预测值的差值在允许的阈值范围之内，则可以认定DNS查询请求量的增多是由于DNS业务量的正常增长所致。相反，如果观测到的域名空间大小未发生相应比例的增长，或者增长的幅度异常加大，则做出流量异常报警。例如，当拒绝服务攻击(DenialofService)发生时，攻击方为了降低本地DNS缓存命中率，提高攻击效果，发往攻击对象的查询域名往往是随机生成的任意域名，这些域名通常情况下不存在。因此当该类攻击发生时，会导致所攻击的DNS服务器端当前实际查询域名空间大小异常增大，与根据堆积定律所推算出预测值会存在较大的差距，即原先的增长关系会发生突变。如果两者间的差距超过一定的阈值，就可以据此做出流量异常报警。
通过在真实数据上的测试和 *** 攻击实验的模拟验证得知，该 *** 能够对常见的流量异常情况进行实时高效的检测。
2）利用熵分析检测DDoS攻击
通过分析各种 *** 攻击数据包的特征，我们可以看出：不论DDoS攻击的手段如何改进，一般来说，各种DDoS工具软件所制造出的攻击都要符合如下两个基本规律：
1、攻击者制造的攻击数据包会或多或少地修改包中的信息；
2、攻击手段产生的攻击流量的统计特征不可能与正常流量一模一样。
因此，我们可以做出一个大胆的假设：利用一些相对比较简单的统计 *** ，可以检测出专门针对DNS服务器的DDoS攻击，并且这中检测 *** 也可以具有比较理想的精确度。
“熵”（Entropy）是德国物理学家克劳修斯(RudolfClausius，1822～1888)在1850年提出的一个术语，用来表示任何一种能量在空间中分布的均匀程度，也可以用来表示系统的混乱、无序程度。信息理论创始人香农（ClaudeElwoodShannon，1916～2001）在1948年将熵的概念引入到信息论中，并在其经典著作《通信的数学原理》中提出了建立在概率统计模型上的信息度量，也就是“信息熵”。熵在信息论中的定义如下：
如果在一个系统S中存在一个事件 *** E={E1,E2,…,En}，且每个事件的概率分布P={P1,P2,…,Pn}，则每个事件本身所具有的信息量可由公式（1）表示如下：
熵表示整个系统S的平均信息量，其计算 *** 如公式（2）所示：
在信息论中，熵表示的是信息的不确定性，具有高信息度的系统信息熵是很低的，反过来低信息度系统则具有较高的熵值。具体说来，凡是导致随机事件 *** 的肯定性，组织性，法则性或有序性等增加或减少的活动过程，都可以用信息熵的改变量这个统一的标尺来度量。熵值表示了系统的稳定情况，熵值越小，表示系统越稳定，反之，当系统中出现的不确定因素增多时，熵值也会升高。如果某个随机变量的取值与系统的异常情况具有很强的相关性，那么系统异常时刻该随机变量的平均信息量就会与系统稳定时刻不同。如果某一时刻该异常情况大量出现，则系统的熵值会出现较大幅度的变化。这就使我们有可能通过系统熵值的变化情况检测系统中是否存在异常现象，而且这种强相关性也使得检测 *** 能够具有相对较高的准确度。
将熵的理论运用到DNS系统的DDoS攻击检测中来，就是通过测量DNS数据包的某些特定属性的统计特性（熵），从而判断系统是否正在遭受攻击。这里的熵值提供了一种对DNS的查询数据属性的描述。这些属性包括目标域名长度、查询类型、各种错误查询的分布以及源IP地址的分布，等等。熵值越大，表示这些属性的分布越随机；相反，熵值越小，属性分布范围越小，某些属性值出现的概率高。在正常稳定运行的DNS系统中，如果把查询数据作为信息流，以每条DNS查询请求中的某种查询类型的出现作为随机事件，那么在一段时间之内，查询类型这个随机变量的熵应该是一个比较稳定的值，当攻击者利用DNS查询发起DDoS攻击时， *** 中会出现大量的攻击数据包，势必引起与查询类型、查询源地址等相关属性的统计特性发生变化。即便是黑客在发动攻击时，对于发送的查询请求的类型和数量进行过精心设计，可以使从攻击者到目标服务器之间某一路径上的熵值维持在稳定的水平，但绝不可能在所有的路径上都做到这一点。因此通过检测熵值的变化情况来检测DNS系统中异常状况的发生，不仅是一种简便可行的方案，而且还可以具有很好的检测效果。
DNS系统是通过资源记录（ResourceRecord，RR）来记录域名和IP地址信息的，每个资源记录都有一个记录类型（QType），用来标识资源记录所包含的信息种类，如A记录表示该资源记录是域名到IP地址的映射，PTR记录IP地址到域名的映射，NS记录表示域名的授权信息等，用户在查询DNS相关信息时，需要指定相应的查询类型。按照前述思想，我们可以采用DNS查询数据中查询类型的出现情况作为随机事件来计算熵的变化情况，从而检测DDoS攻击是否存在。检测 *** 的主要内容如图1所示。可以看出，通过比较H1和H2之间的差别是否大于某一个设定的阈值，可以判定系统是否正在遭受DDoS攻击。随着查询量窗口的不断滑动，这种比较会随着数据的不断更新而不断继续下去。检测算法的具体步骤如下所示：
1、设定一个查询量窗口，大小为W，表示窗口覆盖了W条记录。
2、统计窗口中出现的所有查询类型及其在所属窗口中出现的概率，根据公式（2）计算出该窗口的熵H1。
图1熵分析检测 ***
3、获取当前窗口中之一条查询记录所属的查询类型出现的概率，求出该类型所对应的增量
4、将窗口向后滑动一条记录，此时新窗口中的之一条记录为窗口滑动前的第二条记录。
5、获得窗口移动过程中加入的最后一条记录所代表的查询类型在原窗口中出现的概率以及对应的增量
6、计算新窗口中之一条记录所对应的查询类型出现在新窗口中出现的概率，以及对应的增量
7、计算新窗口中最后一条记录所属的查询类型在当前窗口出现的概率以及对应的增量
8、根据前面的结果计算窗口移动后的熵：
重复步骤2至步骤8的过程，得到一系列的熵值，观察熵值的变化曲线，当熵值曲线出现剧烈波动时，可以断定此时的DNS查询中出现了异常。
窗口的设定是影响检测算法的一个重要因素，窗口越大，熵值的变化越平缓，能够有效降低误检测的情况发生，但同时也降低了对异常的敏感度，漏检率上升；反之，能够增加检测的灵敏度，但准确性相应的会降低。因此，窗口大小的选择，需要根据实际中查询速率的大小进行调整。
2009年5月19日，多省市的递归服务器由于收到超负荷的DNS查询而失效，中国互联网出现了大范围的 *** 瘫痪事故，这起事故可以看作是一起典型的利用DNS查询发起的分布式拒绝服务攻击，这种突发的大量异常查询混入到正常的DNS查询中，必然会使DNS查询中查询类型的组成发生变化。我们利用从某顶级结点的DNS权威服务器上采集到的2009年5月19日9:00-24:00之间的查询日志，来检验算法是否能够对DNS中的异常行为做出反应。图2和图3分别是窗口大小为1,000和10,000时所得到的熵变化曲线，图4是该节点的查询率曲线。
图2窗口大小为1,000时熵的变化情况
图3窗口大小为10,000时熵的变化情况
图4查询率曲线
从图2和图3中可以发现，大约从16:00时开始，熵值剧烈上升，这是由于此时系统中查询类型为A和NS的查询请求大量涌入，打破了系统原有的稳定态势，在经历较大的波动之后，又回复到一个稳定值。随着系统中缓存失效的递归服务器不断增多，该根服务器收到的异常数据量逐渐增大，在16:45左右熵值达到一个较低点，此时系统中已经混入了大量的异常查询数据。由于各省递归服务器的缓存设置的不一致，不断的有递归服务器崩溃，同时不断缓存失效的递归服务器加入，一直到21:00左右，这种异常查询量到达峰值，表现为熵值到达一个极低的位置，随着大批递归服务器在巨大的压力下瘫痪，查询数据的组成再次发生剧烈波动，接下来随着大面积断网的发生，异常查询无法到达该根服务器，熵值在经历波动之后又重新回到较稳定的状态，图4中的流量变化也证实了这一点。
图2和图3分别将查询窗口设为1,000和10,000，对比两图可以看出，图2中的熵值变化较为频繁，反映出对DNS异常更加敏感，但同时误检测的几率也较高，图3中熵值的变化相对平缓，对异常情况敏感程度较低，同时误检率也相对较低。
上述例子表明该 *** 能够及时发现DNS查询中针对DNS服务器的DDoS攻击。将该算法应用到DNS查询流量的实时监测中，可以做到准实时的发现DNS异常从而能够及早采取应对措施。此外，结合使用错误查询类型或者源IP地址等其他属性的分布来计算熵，或是采用时间窗口划分流量等，可以进一步提高异常检测的准确率。
3）利用人工神经 *** 分类器检测DDoS攻击
针对DDoS攻击检测这样一个典型的入侵检测问题，可以转换为模式识别中的二元分类问题。利用人工神经 *** 分类器和DNS查询数据可以有效检测针对DNS名字服务器的DDoS攻击。通过分析DNS权威或者递归服务器的查询数据，针对DDoS攻击在日志中所表现出来的特性，提取出若干特征向量，这些特征向量用作分类器的输入向量。分类器选择使用多层感知器，属于神经 *** 中的多层前馈神经 *** 。人工神经 *** 在用于DDoS攻击检测时具有以下显著优点：
1、灵活性。能够处理不完整的、畸变的、甚至非线性数据。由于DDoS攻击是由许多攻击者联手实施的，因此以非线性的方式处理来自多个数据源的数据显得尤其重要；
2、处理速度。神经 *** *** 的这一固有优势使得入侵响应可以在被保护系统遭到毁灭性破坏之前发出，甚至对入侵行为进行预测；
3、学习性。该分类器的更大优点是能够通过学习总结各种攻击行为的特征，并能识别出与当前正常行为模式不匹配的各种行为。
由于多层感知器具有上述不可替代的优点，因此选择它作为分类器。分类器的输出分为“服务正常”和“遭受攻击”两个结果，这个结果直接反应出DNS服务器是否将要或者正在遭受DDoS攻击。如果检测结果是“遭受攻击”，则相关人员可以及时采取措施，避免攻击行为的进一步发展。
图5DDoS攻击检测
如图5所示，本检测 *** 主要分为特征提取、模型训练和线上分类三个阶段。在特征提取阶段，需要利用DNS查询数据中已有的信息，结合各种DNSDDoS攻击的特点，提取出对分类有用的特征。模型训练阶段是通过大量的特征数据，模拟出上百甚至上千的DDoS攻击序列，对多层感知器进行训练，多层感知器在训练过程中学习攻击行为的特征，增强识别率。线上分类属于应用阶段，利用软件实现将本 *** 部署在DNS权威或递归服务器上。通过实时读取DNS查询数据，并将经过提取的特征输入到多层感知器中，就可以快速地识别出本服务器是否将要或正在遭受DDoS攻击，以便采取进一步防范措施。
多层感知器分类的精确率，在很大程度上取决于作为输入的特征向量是否能够真正概括、体现出DDoS攻击的特征。本 *** 通过仔细分析各种DNSDDoS攻击，以分钟为时间粒度提取出八种能够单独或者联合反映出攻击的特征：
1、每秒钟DNS查询量。这个特征通过对每分钟查询量进行平均获得；
2、每分钟时间窗口内查询率的标准差。公式如下：
其中，n表示每分钟内查询数据中记录的秒数，Xi表示某一秒钟的查询量，m表示一分钟内每秒钟查询量的均值；
3、IP空间大小。表示一分钟内有多少个主机发出了DNS查询请求；
4、域名空间大小。表示一分钟内有多少域名被访问；
5、源端口设置为53的查询数量。由于某些针对DNS的DDoS攻击将源端口设置为53，因此对这一设置进行跟踪十分必要；
6、查询记录类型的熵的变化情况。公式如下：
其中n表示时间窗口内记录类型的种类数，Pi表示某种记录类型出现的概率，Xi表示某种记录类型。
7、设置递归查询的比例。由于某些DDoS攻击会通过将查询设置为递归查询来增大攻击效果，因此对这一设置进行跟踪十分必要；
8、域名的平均长度。由于某些DDoS攻击所查询的域名是由程序随机产生的，这必然在查询数据上引起域名平均长度的变化，因此对域名的平均长度进行跟踪也很有意义。
图6人工神经 *** 分类器的结构
神经 *** 分类器的大致结构如图6所示。如图中所示，本分类器分为三个层次，一个输入层，一个隐藏层，一个输出层。输入层包含八个单元，隐藏层包含20个单元，按照神经 *** 理论[3]，隐藏层的单元数和输入层的单元数应满足以下关系：
H表示隐藏层单元数，N表示输入层单元数。输出层只含有一个单元，输出值包含两个：“1”表示“遭受攻击”，“0”表示“服务正常”。
本检测 *** 的关键技术点包括以下两个方面：
1、特征的抽取。这些特征必须能够充分、足够地反映DDos攻击发生时带来的查询状况的改变；
2、学习、分类 *** 。选取多层感知器作为分类器，设计调整了该分类器的具体结构和相关参数，并利用后向传播算法对分类器进行训练。通过将DDoS攻击检测问题转化为包含“服务正常”和“遭受攻击”两种类别的二元分类问题，能够有效地对DNSDDoS攻击进行实时检测。
6张图看懂什么是ddos攻击
说白了，不用看图。
意思就是：你家里的水管只能每秒流1升水，而DDOS，给你的水管10升 100升水。水管肯定爆裂无法工作。
CC就是，你的电脑每秒钟只能处理10个请求，CC让你每秒处理一千个。崩溃。
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