Бахтияр Муратулы Ильясов – магистрант, Системы информационной безопасности
050040, Республика Казахстан, г. Алматы, пр. аль-Фараби, 71
Bakhtiyar Muratuly Ilyassov – Master's student, Information Security Systems
050040, Republic of Kazakhstan, Almaty, al-Farabi Ave., 71
Жанна Муратбековна Алимжанова – кандидат физико-математических наук, старший препопадаватель
050040, Республика Казахстан, г. Алматы, пр. аль-Фараби, 71
Zhanna Muratbekovna Alimzhanova – candidate of physical and mathematical sciences, senior teacher
050040, Republic of Kazakhstan, Almaty, al-Farabi Ave., 71
Это исследование исследует распределенную модель защиты от отказа в обслуживании (DDoS), фокусируясь на атаках flooding, когда злоумышленники перегружают сервер чрезмерными запросами, чтобы ухудшить его вычислительные возможности. В отличие от традиционных подходов, которые просто направлены на смягчение последствий DDoS-атак, в нашем исследовании особое внимание уделяется разработке надежных моделей защиты от таких угроз. Мы представляем новую стратегию защиты, которая включает в себя алгоритмы ограничения скорости для контроля притока запросов, гарантируя, что только законный трафик достигнет сервера. Кроме того, мы исследуем фильтрацию пакетов на основе допустимых значений Time-To-Live (TTL) в сочетании с инновационными методами планирования пакетов, включая методологию First-Come, First-Served (FCFS) и Priority Queue, для повышения оперативности и эффективности работы сервера. Благодаря моделированию, наши результаты показывают значительное улучшение производительности сервера в условиях DDoS-атаки, о чем свидетельствует снижение скорости отбрасывания пакетов и улучшение времени отклика. Успешная реализация этих моделей защиты демонстрирует их потенциал в защите сетей от разрушительного воздействия DDoS-атак, предлагая перспективное направление для будущих исследований в области кибербезопасности.
This research investigates the Distributed Denial-of-Service (DDoS) protection model, focusing on flooding attacks, where attackers overwhelm a server with excessive requests to degrade its processing capabilities. Unlike traditional approaches that merely aim to mitigate the impact of DDoS attacks, our study emphasizes developing robust protection models to safeguard against such threats. We introduce a novel protection strategy that incorporates rate-limiting algorithms to control the influx of requests, ensuring that only legitimate traffic reaches the server. Further, we explore packet filtering based on valid Time-to-Live (TTL) values, coupled with innovative packet scheduling techniques: including First-Come, First-Served (FCFS) and Priority Queue methodologies to enhance server responsiveness and efficiency. Through simulations our findings reveal significant improvements in server performance under DDoS attack conditions, evidenced by reduced packet drop rates and improved response times. The successful implementation of these protection models demonstrates their potential in securing networks against the disruptive effects of DDoS attacks, offering a promising direction for future research in cybersecurity.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.