面向WEB的攻击检测与溯源技术研究

发布时间：2021-04-15 02:27

　　在这网络盛行发展的时代,各行各业都与互联网紧密相连,网络上的服务也随之增多,在这种趋势下,人们的日常生活已经越来越依赖互联网。与此同时,WEB攻击手段也在持续发展和升级,对互联网造成了严重威胁。而在常见的WEB攻击中,WEB DDoS攻击具有覆盖范围广、攻击速度快和破坏性大等特点,其能在短时间内对目标网络或系统资源的可用性造成严重破坏。因此,本文重点研究WEB DDoS攻击及其相关检测技术,同时对WEB攻击的溯源技术进行了深入研究。随着大数据和高并发时代的到来,传统WEB应用层DDoS攻击的检测方案已经逐渐失效,而现有的机器学习相关检测方法的检测率也有待提高,针对此问题,本文提出谱聚类和随机森林相结合的模型对WEB应用层DDoS攻击进行检测。此模型在训练过程中,先采用谱聚类算法进行聚类,然后将聚类结果应用于随机森林进行训练;在检测过程中,先将检测数据通过谱聚类算法聚类到所属簇,然后找到簇对应的随机森林,最后利用随机森林对流量的异常性进行判断。本文通过与其他现有的检测方案进行对比实验,验证了本文所提出的检测模型具有较低的假阳率和较高的检测率,更适用于WEB应用层DDoS攻击检测。在对WE... 

【文章来源】：哈尔滨工程大学黑龙江省 211工程院校

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

XSS攻击示意图


本文编号：3138491