基于数据预处理的DDoS攻击检测方法研究

发布时间：2018-03-17 18:00

  本文选题：拒绝服务攻击　切入点：自相似指数　出处：《电子技术应用》2013年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：利用小波分解网络流量的方法,提出了一种基于数据预处理的分布式拒绝服务DDoS攻击检测算法。通过对小尺度流量数据进行预处理,使得短相关的网络流量体现出长相关性并保持小尺度模型的时间敏感度,满足了Hurst指数刻画多分形模型的条件,解决了现有小尺度网络异常实时检测方法的缺陷,如Holder指数检测算法误报率高、VTP检测法检测率不足等问题。
[Abstract]:A distributed denial of service (DDoS) attack detection algorithm based on data preprocessing is proposed by using wavelet decomposition of network traffic. The short correlation network traffic reflects the long correlation and maintains the time sensitivity of the small scale model, satisfies the condition of Hurst exponent describing the multifractal model, and solves the defect of the existing real-time detection method of the small scale network anomaly. For example, Holder index detection algorithm has high false alarm rate and insufficient detection rate.
【作者单位】： 北京工业大学计算机学院;
【基金】：北京市高等学校人才强教深化计划“中青年骨干人才培养计划”项目(PHR201108016) 北京市自然科学基金项目(4102012,4123093)
【分类号】：TP393.08

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1625842