文章針對(duì)DDo S異常流量攻擊提出一種自適應(yīng)攻擊檢測方法,該方法基于網(wǎng)絡(luò)訪問行為特征進(jìn)行快速學(xué)習(xí)建模,再通過一個(gè)流量TOP-N排序表來實(shí)現(xiàn)異常流量的動(dòng)態(tài)過濾。TOP-N排序表的樣本模板采用自適應(yīng)收斂算法來快速自學(xué)習(xí)更新,可以快速、準(zhǔn)確地識(shí)別出異常流量和攻擊行為,大大提升異常流量攻擊行為檢測的準(zhǔn)確率,特別適用于慢速的應(yīng)用型DDoS攻擊檢測和防護(hù)領(lǐng)域。 

【文章來源】：信息網(wǎng)絡(luò)安全. 2020,20(12)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

自適應(yīng)的異常流量檢測算法結(jié)構(gòu)示意圖

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3292702