BOTNET agentų naudojimo DDOS atakose strategijų modeliavimas

Abstract

Vis labiau didėjant į intemetines paslaugas orientuotų paslaugų tiekėjų populiarumui, priešingoje barikadų pusėje didėja ir Botnet paklausa, kuri leidžia realiai neturint savų atakos resursų pasinaudoti internete užkrėstais kompiuteriais ir taip rengti įspūdingo dydžio intemetines atakas. Viena pagrindinių Botnet rengiamų atakų yra DDoS ataka, kuri aukos teikiamą paslaugą stengiasi padaryti neprieinamą jos teisėtiems vartotojams. Nors tai gana aktuali problema, o realūs prevenciniai bandymai su skirtingais Botnet ir aukos savybių nustatymais yra pernelyg sudėtingi, tyrimų apie Botnet dydžio kaitos strategijas ar matematinių / programinių modelių tokiems situacijų modeliavimams dar pasigendama. Tad šiame darbe aprašomas matematinis DDoS atakos atlaikymo modelis, kuris leidžia įvertinti Botnet ir aukos savybes, turinčias įtakos numatomos atakos atlaikymo sėkmei. Remiantis šiuo modeliu taip pat atliktas tyrimas, kuris nurodo skirtingų Botnet agentų skaičiaus kaitos strategijų efektyvumą ir su tuo susijusias jų taikymo sritis.

The increasing amount of service-oriented web solutions on the internet leads to increase in Botnet usage. It provides the opportunity to carry out powerful attacks even without having a huge amount of own computers. The most popular attack that can be performed using Botnels is the DDoS attack, when Botnet agents try to exhaust all resources of a victim and make its services inaccessible to the legitimate users. This kind of cyber attacks becomes more and more of a threat but real experiments for finding out the influence of different attackers and victims' properties on success of attacks are difficult for a couple of reasons. Therefore mathematieal-programmable models are used. In this work we present a mathematical DDoS attack resistance model, which allows us to measure influence of Botnet and victims' properties on overall success of resisting DDoS attacks. Using this model we carried out a research for finding out the differences in Botnet agent usage strategies and its efficiency margins.