计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2008年
12期
94-97
,共4页
分布式拒绝服务攻击%单边连接密度%相对值特征(RVF)向量%超球体多类支持向量机(HSMC-SVM)
分佈式拒絕服務攻擊%單邊連接密度%相對值特徵(RVF)嚮量%超毬體多類支持嚮量機(HSMC-SVM)
분포식거절복무공격%단변련접밀도%상대치특정(RVF)향량%초구체다류지지향량궤(HSMC-SVM)
为了有效地防御DDoS攻击,需要在检测环节尽可能多地获取攻击信息,而现有的方法大多仅注重检测攻击的存在,很难同时给出攻击协议、攻击强度和攻击方式等信息.提出使用多分类的方式,将攻击分为24个不同的种类,并用快速分类器HSMC-SVM作为分类工具,来完成DDoS攻击的多种信息的获取.实验表明,这种方法可以快速完成训练和测试工作,并以较高的识别率识别出不同种类的攻击,为防御环节提供攻击协议、攻击强度和攻击方式等信息.在实际网络中,能满足准确性和实时性的要求,有较强的可行性.
為瞭有效地防禦DDoS攻擊,需要在檢測環節儘可能多地穫取攻擊信息,而現有的方法大多僅註重檢測攻擊的存在,很難同時給齣攻擊協議、攻擊彊度和攻擊方式等信息.提齣使用多分類的方式,將攻擊分為24箇不同的種類,併用快速分類器HSMC-SVM作為分類工具,來完成DDoS攻擊的多種信息的穫取.實驗錶明,這種方法可以快速完成訓練和測試工作,併以較高的識彆率識彆齣不同種類的攻擊,為防禦環節提供攻擊協議、攻擊彊度和攻擊方式等信息.在實際網絡中,能滿足準確性和實時性的要求,有較彊的可行性.
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