אוניברסיטת בר אילן
בית הספר למנהל עסקים
עבודה סמינריונית בקורס:
סמינריון במערכות מידע
בנושא:
מגישה:
מרצה:
תאריך הגשה:
מבוא 1
רקע היסטורי 2
סוגי תקיפות DDoS 3
תקיפות DDoS פופולאריות מהעת האחרונה 3
OpIsrael 3
Dyn Attack 3
Amazon Web Services Route 53 Attack 4
טכניקות של תקיפות DDoS 4
SYN Flooding 4
ICMP Flooding 4
UDP Flooding 5
שיטות מקובלות לגילוי וזיהוי תקיפות DDoS 6
זיהוי על-בסיס חתימה 6
שיטות סטטיסטיות לאיתור תקיפות (Statistical methods) 6
אנטרופיה לגילוי וזיהוי תקיפות DDoS 6
שיטות Deep Learning 7
רשתות עצביות קונבולוציוניות (Convolutional Neural Network) 7
רשתות עצביות אשר חוזרות על עצמן (Recurrent Neural Networks) 8
רשתות עצביות מבוססות זיכרון ארוך לטווח קצר (Long Short-Term Memory) 9
הערכת שיטות קיימות 10
גילוי וזיהוי על בסיס חתימה 10
שיטות סטטיסטיות 11
אנטרופיה לגילוי וזיהוי תקיפות DDoS 11
שיטות Deep Learning 12
סיכום 16
רשימת איורים 17
רשימה ביבליוגרפית 18
מספר ההתקנים אשר מחוברים לרשת האינטרנט – בין אם מחשבים אישיים, שרתים או התקני Internet of Things (IoT) גדל בקצב מסחרר. עקב כך, רשת האינטרנט מכילה מספר לא מבוטל של התקנים אשר מתפקדים כ- Botnets. ה- Botnet נחשב לאחד מאיומי הרשת המתוחכמים ביותר כיום. ה- Botnets הינו צבר של מחשבים (Bots) אשר נשלטים באופן מרכזי על-ידי מחשב שליטה ובקרה (Command & Control) מרוחק, המכונה לעיתים גם Bot-Master. אוסף מחשבים אלו שנשלטים בצורה מרוחקת אחראים לרוב לתקיפות פופולאריות שאנו מכירים כדוגמת תקיפות של 'דואר זבל' (ספאם) מאסיבי שנשלח, הפצת קוד זדוני בצורה מאסיבית (Malware) כדוגמת תולעים (Worms) וכן תקיפות למניעת שירות מבוזרות Distributed Denial of Service (DDoS).
תקיפות מסוג DDoS צוברות תאוצה גוברת וגוברת. על-מנת להגן מפני תקיפות שכאלו נדרשת השקעה רבה, בכל סביבה, מערכת או שכבה, לצורך הפשטות, במודל 7 השכבות (OSI Layer).
עקב כך, בחרתי לעסוק במסגרת עבודת הסמינריון בבחינה והערכה באופן שיטתי של טכניקות קיימות על-מנת לראות איך ניתן לגלות ולזהות בצורה יעילה תקיפות DDoS.
אתר סמינריון מהווה פלטפורמה למכירה ולקנייה של עבודות אקדמיות איכותיות בין סטודנטים. באתר תוכלו למצוא עבודות אקדמיות במגוון תחומים ובמגוון סוגים החל מתרגילים דרך סמינריונים ועד עבודות תזה. באתר תוכלו למכור את העבודות שלכם לסטודנטים אחרים ולהרוויח עליהן כסף.
