计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2013年
8期
2228-2231
,共4页
顾晓清%王洪元%倪彤光%丁辉
顧曉清%王洪元%倪彤光%丁輝
고효청%왕홍원%예동광%정휘
应用层%分布式拒绝服务攻击%时间序列%自适应自回归模型%支持向量机
應用層%分佈式拒絕服務攻擊%時間序列%自適應自迴歸模型%支持嚮量機
응용층%분포식거절복무공격%시간서렬%자괄응자회귀모형%지지향량궤
application-layer%Distributed Denial of Service(DDoS)%time series%Adaptive AutoRegressive(AAR)model%Support Vector Machine(SVM)
根据正常用户和攻击者在访问行为上的差异,提出一种基于IP请求熵(SRE)时间序列分析的应用层分布式拒绝服务(DDoS)攻击检测方法.该方法通过拟合SRE时间序列的自适应自回归(AAR)模型,获得描述当前用户访问行为特征的多维参数向量,并使用支持向量机(SVM)对参数向量进行分类来识别攻击.仿真实验表明,该方法能够准确区分正常流量和DDoS攻击流量,适用于大流量背景下攻击流量没有引起整个网络流量显著变化的DDoS攻击的检测.
根據正常用戶和攻擊者在訪問行為上的差異,提齣一種基于IP請求熵(SRE)時間序列分析的應用層分佈式拒絕服務(DDoS)攻擊檢測方法.該方法通過擬閤SRE時間序列的自適應自迴歸(AAR)模型,穫得描述噹前用戶訪問行為特徵的多維參數嚮量,併使用支持嚮量機(SVM)對參數嚮量進行分類來識彆攻擊.倣真實驗錶明,該方法能夠準確區分正常流量和DDoS攻擊流量,適用于大流量揹景下攻擊流量沒有引起整箇網絡流量顯著變化的DDoS攻擊的檢測.
근거정상용호화공격자재방문행위상적차이,제출일충기우IP청구적(SRE)시간서렬분석적응용층분포식거절복무(DDoS)공격검측방법.해방법통과의합SRE시간서렬적자괄응자회귀(AAR)모형,획득묘술당전용호방문행위특정적다유삼수향량,병사용지지향량궤(SVM)대삼수향량진행분류래식별공격.방진실험표명,해방법능구준학구분정상류량화DDoS공격류량,괄용우대류량배경하공격류량몰유인기정개망락류량현저변화적DDoS공격적검측.
