基于时间序列分析的应用层DDoS攻击检测

发布时间：2018-09-11 17:27

【摘要】：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。
[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.
【作者单位】： 常州大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61070121)
【分类号】：TP393.08

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2237366