在這網(wǎng)絡(luò)盛行發(fā)展的時代,各行各業(yè)都與互聯(lián)網(wǎng)緊密相連,網(wǎng)絡(luò)上的服務(wù)也隨之增多,在這種趨勢下,人們的日常生活已經(jīng)越來越依賴互聯(lián)網(wǎng)。與此同時,WEB攻擊手段也在持續(xù)發(fā)展和升級,對互聯(lián)網(wǎng)造成了嚴重威脅。而在常見的WEB攻擊中,WEB DDoS攻擊具有覆蓋范圍廣、攻擊速度快和破壞性大等特點,其能在短時間內(nèi)對目標網(wǎng)絡(luò)或系統(tǒng)資源的可用性造成嚴重破壞。因此,本文重點研究WEB DDoS攻擊及其相關(guān)檢測技術(shù),同時對WEB攻擊的溯源技術(shù)進行了深入研究。隨著大數(shù)據(jù)和高并發(fā)時代的到來,傳統(tǒng)WEB應(yīng)用層DDoS攻擊的檢測方案已經(jīng)逐漸失效,而現(xiàn)有的機器學(xué)習相關(guān)檢測方法的檢測率也有待提高,針對此問題,本文提出譜聚類和隨機森林相結(jié)合的模型對WEB應(yīng)用層DDoS攻擊進行檢測。此模型在訓(xùn)練過程中,先采用譜聚類算法進行聚類,然后將聚類結(jié)果應(yīng)用于隨機森林進行訓(xùn)練;在檢測過程中,先將檢測數(shù)據(jù)通過譜聚類算法聚類到所屬簇,然后找到簇對應(yīng)的隨機森林,最后利用隨機森林對流量的異常性進行判斷。本文通過與其他現(xiàn)有的檢測方案進行對比實驗,驗證了本文所提出的檢測模型具有較低的假陽率和較高的檢測率,更適用于WEB應(yīng)用層DDoS攻擊檢測。在對WE... 

【文章來源】：哈爾濱工程大學(xué)黑龍江省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

XSS攻擊示意圖


本文編號：3138491