什么是基于网络的入侵检测系统，有什么优缺点？
其优点是侦测速度快、隐蔽性好，不容易受到攻击、对主机资源消耗较少；
缺点是有些攻击是由服务器的键盘发出的，不经过网络，因而无法识别，误报率较高。
企业网络常见的攻击手法和防护措施？
随着Internet/Intranet技术的飞速发展和广泛应用，网络安全问题愈来愈突出，已成为当前的一大技术热点。黑客技术的公开和有组织化，以及网络的开放性使得网络受到攻击的威胁越来越大。而企业对这一问题严重性的认识和所具备的应付能力还远远不够。加上管理不当，应用人员水平参差不齐，没有有效的方式控制网络的安全状况，企业理想中的安全与实际的安全程度存在巨大的差距。
1、网络安全面临的威胁
（1）、人为的无意失误，如操作员安全配置不当造成的安全漏洞，用户安全意识不强，用户口令选择不慎，用户将自己的帐号随意转借他人或与别人共享等都会对网络安全带来威胁。
（2）、人为的恶意攻击，来自内部的攻击者往往会对内部网安全造成最大的威胁，因为他们本身就是单位内部人员，对单位的业务流程，应用系统，网络结构甚至是网络系统管理非常熟悉，而这些人员对Intranet发起攻击的成功率可能最高，造成的损失最大，所以这部分攻击者应该成为我们要防范的主要目标。
（3）、网络软件的漏洞和“后门”网络软件不可能是百分之百的无缺陷和无漏洞的，这些漏洞和缺陷恰恰是黑客进行攻击的首选目标。曾经出现过的黑客攻入网络内部的事件大部分就是因为安全措施不完善所招致的苦果。另外，软件的“后门”都是软件公司的设计编程人员为了自便而设置的，一般不为外人所知，可一旦“后门”洞开，其造成的后果将不堪设想。
（4）、互联网络的不安全因素，国际互联网络是跨越时空的，所以安全问题也是跨越时空的。虽然我们国家的网络不发达，但是我们遭到的安全危险却是同国外一样的，这是一个很严重的问题。在不同的行业，所遭受的攻击因行业和网络服务的不同而不同。在电信或者ICP市场，进攻服务系统比较多；而在银行业，对数据系统的进攻相对更频繁；政府方面，对服务的进攻，尤其是其信息发布系统很频繁。
（5）、病毒入侵，目前，网络病毒种类繁多，病毒很容易通过互联网或其他途径（如通过各接入点、日常维护操作、磁盘、其他外网）进入网络内部各服务器，造成网络拥塞、业务中断、系统崩溃。而现在流行的各种新型网络病毒，将网络蠕虫、计算机病毒、木马程序合为一体，发展到融和了多种技术于一体，互相利用和协同，已不仅仅是单一的攻击和漏洞利用，使系统自身防不胜防。病毒发作对系统数据的破坏性、和系统本身都将会造成很大的影响。
2、网络攻击的一般方法
从黑客的角度来看，黑客可以利用的方式多种多样，包括：
（1）使用探察软件，猜测和分析操作系统类别、网络提供服务、网络的结构等；
（2）使用强制攻击软件对网络进行攻击，例如针对POP的强行的密码猜解，SQL的密码猜解等；
（3）使用漏洞扫描工具，发现漏洞，进而采用缓存溢出等手段直接或者间接的获取系统超级用户权限；如系统平台自身由于漏洞被黑客利用，将直接导致全厂业务服务的中断。
（4）使用木马进行非法连接；
（5）利用疏忽的数据库简单配置，例如超级管理员密码简单甚至为空或者用户密码和用户名相同等漏洞，获取数据库的某些权限，进而获得系统的权限。
（6）利用可信任的关系进行攻击，例如深圳电信网站的某些数据库设定的访问地址，这样黑客可以先攻击这些被数据库信任的地址进行逐“跳”的攻击。
（7）DDOS攻击，使用各种工具进行洪水攻击；利用漏洞的拒绝服务攻击。
3、企业网络安全防护措施
根据企业网络系统的实际防护需要，必须保护的内容包括：Web主机（门户网站、OA系统等基于Web访问的主机），数据库主机，邮件服务器等，网络入口，内部网络检测。对企业重要的是有效防护Web服务器的非法访问和网页被非法修改，防护数据库服务器数据被非授权用户非法访问或被黑客篡改、删除。一旦发现服务器遭入侵或网页被篡改，能进行及时报警和恢复处理。
（1）防火墙，在外部网络同内部网络之间应设置防火墙设备。如通过防火墙过滤进出网络的数据；对进出网络的访问行为进行控制和阻断；封堵某些禁止的业务；记录通过防火墙的信息内容和活动；对网络攻击的监测和告警。禁止外部用户进入内部网络，访问内部机器；保证外部用户可以且只能访问到某些指定的公开信息；限制内部用户只能访问到某些特定的Intenet资源，如WWW服务、FTP服务、TELNET服务等；防火墙产品本身具有很强的抗攻击能力。使用硬件防火墙，管理和维护更加方便有效。
（2）、入侵检测系统，企业内部主机操作系统种类一般在两种以上，而目前漏洞攻击手法大部分是基于操作系统已有的安全漏洞进行攻击，通过使用防火墙设备可以防范大部分的黑客攻击，但是有些攻击手法是通过防火墙上开启的正常服务来实现的，而且防火墙不能防范内部用户的恶意行为和误操作。通过使用入侵检测系统，可以监视用户和系统的运行状态，查找非法用户和合法用户的越权操作；检测系统配置的正确性和安全漏洞，并提示管理员修补漏洞；对用户非法活动的统计分析，发现攻击行为的规律；检查系统程序和数据的一致性和正确性；能够实时对检测到的攻击行为进行反应。
（3）网络漏洞扫描入侵者一般总是通过寻找网络中的安全漏洞来寻找入侵点。进行系统自身的脆弱性检查的主要目的是先于入侵者发现漏洞并及时弥补，从而进行安全防护。由于网络是动态变化的：网络结构不断发生变化、主机软件不断更新和增添；所以，我们必须经常利用网络漏洞扫描器对网络设备进行自动的安全漏洞检测和分析，包括：应用服务器、WWW服务器、邮件服务器、DNS服务器、数据库服务器、重要的文件服务器及交换机等网络设备，通过模拟黑客攻击手法，探测网络设备中存在的弱点和漏洞，提醒安全管理员，及时完善安全策略，降低安全风险。
（4）、防病毒系统要防止计算机病毒在网络上传播、扩散，需要从Internet、邮件、文件服务器和用户终端四个方面来切断病毒源，才能保证整个网络免除计算机病毒的干扰，避免网络上有害信息、垃圾信息的大量产生与传播。单纯的杀毒软件都是单一版系统，只能在单台计算机上使用，只能保证病毒出现后将其杀灭，不能阻止病毒的传播和未知病毒的感染；若一个用户没有这些杀毒软件，它将成为一个病毒传染源，影响其它用户，网络传播型病毒的影响更甚。只有将防毒、杀毒融为一体来考虑，才能较好的达到彻底预防和清除病毒的目的。
因此，使用网络防、杀毒的全面解决方案才是消除病毒影响的最佳办法。它可以将进出企业网的病毒、邮件病毒进行有效的清除，并提供基于网络的单机杀毒能力。网络病毒防护系统能保证病毒库的及时更新，以及对未知病毒的稽查。另外，要提高网络运行的管理水平，有效地、全方位地保障网络安全。
4、企业网络安全解决方案
广义的计算机系统安全的范围很广，它不仅包括计算机系统本身，还包括自然灾害（如雷电、地震、火灾等），物理损坏（如硬盘损坏、设备使用寿命到期等），设备故障（如停电、电磁干扰等），意外事故等。
狭义的系统安全包括计算机主机系统和网络系统上的主机、网络设备和某些终端设备的安全问题，主要针对对这些系统的攻击、侦听、欺骗等非法手段的防护。以下所有的计算机系统安全均是狭义的系统安全范畴。规划企业网络安全方案，要根据企业的网络现状和网络安全需求，结合网络安全分析，一是需要加强对网络出口安全方面的控制和管理，防止安全事故的发生；二是加强内部网络访问控制，以业务分工来规划网络，限制网络用户的访问范围；同时增加网络安全检测设备，对用户的非法访问进行监控。我们建议，企业的安全解决方案一般应有下面一些做法：
（1）在Internet接入处，放置高性能硬件防火墙（包括防火墙+带宽管理+流探测+互动IDS等）。防火墙要支持包过滤和应用级代理两种技术，具有三种管理方式，能够很方便的设置防火墙的各种安全策略，并且能够与网络入侵检测系统进行互动，相互配合，阻挡黑客的攻击。
（2）在内网快速以大网交换机上连接一个网络入侵检测系统，对进入内网的数据包进行检查，确保没有恶意的数据包进入，从而影响内网数据服务器的正常工作。
（3）使用互联网入侵检测系统对DMZ区和内网的服务器（包括Web服务器/应用服务器、数据服务器、DNS服务器、邮件服务器和管理服务器等），以及桌面计算机进行扫描和评估，进行人工安全分析，以确定其存在的各种安全隐患和漏洞，并根据扫描的结果提出加固建议，保护企业网络系统的正常工作。
（4）在各主要服务器上安装服务器防病毒产品，对服务器进行病毒防护，确保病毒不会进入各服务器，并且不会通过服务器进行传播。
（5）用一台专用的PC服务器安装服务器防病毒系统，并在内网上安装工作站防病毒产品，通过服务器防病毒系统对这些工作站进行管理和升级。
我的笔记本联网的时候显示dns服务器异常，这是网络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，针对域名系统的网络攻击行为日益猖獗，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服务器的网络攻击导致的，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，比较传统的方法是对发往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。这种方法虽然实现简单，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方法，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方法，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]等方法也被先后引入到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方法。但是，每种方法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网络攻击活动的检测。此外，每种方法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流量异常检测方法。该两种方法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
第一种方法是通过利用Heap’s定律来实现DNS流量异常检测。该方法创新性的将DNS数据流的多个测量指标进行联合分析，发现它们在正常网络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，实现网络异常流量实时检测的目的。该方法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，该方法具有计算量小，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，用于描述文档集合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，在正常网络状况下，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集合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地址集合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，那么网络流量发生异常的概率也会比较高。由于在正常网络状况下DNS服务器端所接收的查询域名集合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集合大小与实际观测到的查询域名集合的大小进行对比，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地址集合大小与实际观测到的来源IP地址集合的大小进行对比，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网络攻击实验的模拟验证得知，该方法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
通过分析各种网络攻击数据包的特征，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方法，可以检测出专门针对DNS服务器的DDoS攻击，并且这中检测方法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中存在一个事件集合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，其计算方法如公式（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，凡是导致随机事件集合的肯定性，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方法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，网络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。检测方法的主要内容如图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熵分析检测方法
3、获取当前窗口中第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，此时新窗口中的第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、计算新窗口中第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网络瘫痪事故，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。
上述例子表明该方法能够及时发现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）利用人工神经网络分类器检测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。利用人工神经网络分类器和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，属于神经网络中的多层前馈神经网络。人工神经网络在用于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。神经网络方法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。该分类器的最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，本检测方法主要分为特征提取、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，利用软件实现将本方法部署在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。本方法通过仔细分析各种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人工神经网络分类器的结构
神经网络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，按照神经网络理论[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”。
本检测方法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、分类方法。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。
服务器被攻击后怎么处理？
1、发现服务器被入侵，应立即关闭所有网站服务，暂停至少3小时。这时候很多站长朋友可能会想，不行呀，网站关闭几个小时，那该损失多大啊，可是你想想，是一个可能被黑客修改的钓鱼网站对客户的损失大，还是一个关闭的网站呢?你可以先把网站暂时跳转到一个单页面，写一些网站维护的的公告。
2、下载服务器日志，并且对服务器进行全盘杀毒扫描。这将花费你将近1-2小时的时间，但是这是必须得做的事情，你必须确认黑客没在服务器上安装后门木马程序，同时分析系统日志，看黑客是通过哪个网站，哪个漏洞入侵到服务器来的。找到并确认攻击源，并将黑客挂马的网址和被篡改的黑页面截图保存下来，还有黑客可能留下的个人IP或者代理IP地址。
3、Windows系统打上最新的补丁，然后就是mysql或者sql数据库补丁，还有php以及IIS，serv-u就更不用说了，经常出漏洞的东西，还有就是有些IDC们使用的虚拟主机管理软件。
4、关闭删除所有可疑的系统帐号，尤其是那些具有高权限的系统账户!重新为所有网站目录配置权限，关闭可执行的目录权限，对图片和非脚本目录做无权限处理。
5、完成以上步骤后，你需要把管理员账户密码，以及数据库管理密码，特别是sql的sa密码，还有mysql的root密码，要知道，这些账户都是具有特殊权限的，黑客可以通过他们得到系统权限!
6、Web服务器一般都是通过网站漏洞入侵的，你需要对网站程序进行检查(配合上面的日志分析)，对所有网站可以进行上传、写入shell的地方进行严格的检查和处理。如果不能完全确认攻击者通过哪些攻击方式进行攻击，那就重装系统，彻底清除掉攻击源。
如何防止服务器被恶意网络攻击？
1.在各个地区部署代理ip的节点，使访问者能够迅速连接到附近的节点，使访问者能够更快地访问网站，CDN缓存能够进一步提高网站的访问速度，减轻对网站服务器的压力，提高网站服务器的稳定性。
2.代理ip的防御机制并非一种固定的防御策略。针对各种攻击类型，可以更好的阻断清理攻击，针对网站的攻击类型，采取针对性的防御策略。
3.网站服务器隐藏在后端，代理ip节点部署在前端，访问者访问或攻击与代理ip节点连接，代理ip的防御机制自动识别是否为攻击，如果有，则自动清洗过滤。
4.将网站域名分析为代理ip自动生成的CNAME记录值，并修改网站域名分析，网站域名未分析为网站服务器IP，从而使网站服务器IP地址隐藏在公共网络中。
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