【摘要】：根據正常用戶和攻擊者在訪問行為上的差異,提出一種基于IP請求熵(SRE)時間序列分析的應用層分布式拒絕服務(DDoS)攻擊檢測方法。該方法通過擬合SRE時間序列的自適應自回歸(AAR)模型,獲得描述當前用戶訪問行為特征的多維參數向量,并使用支持向量機(SVM)對參數向量進行分類來識別攻擊。仿真實驗表明,該方法能夠準確區(qū)分正常流量和DDoS攻擊流量,適用于大流量背景下攻擊流量沒有引起整個網絡流量顯著變化的DDoS攻擊的檢測。
[Abstract]:According to the difference of access behavior between normal users and attackers, a distributed denial of service (DDoS) attack detection method based on IP request entropy (SRE) time series analysis is proposed. By fitting the adaptive autoregressive (AAR) model of SRE time series, the multi-dimensional parameter vectors describing the characteristics of current user access behavior are obtained, and the support vector machine (SVM) is used to classify the parameter vectors to identify attacks. Simulation results show that the proposed method can accurately distinguish normal traffic from DDoS attack traffic, and is suitable for detecting DDoS attacks with large traffic and no significant changes in network traffic.
【作者單位】： 常州大學信息科學與工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61070121)
【分類號】：TP393.08

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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