基于组合分类器的DDoS攻击流量分布式检测模型

发布时间：2017-08-05 00:14

  本文关键词：基于组合分类器的DDoS攻击流量分布式检测模型

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【摘要】：针对传统攻击流量的集中式检测模型中可扩展性差,检测效率低以及误报率高等问题,设计了针对DDoS攻击流量的随机森林分布式检测模型,该模型包括数据采集模块、数据预处理模块、分布式分类检测模块和报警响应模块.将该模型与基于Adaboost算法的分布式检测方法进行比较,并通过实验研究验证了模型的有效性.结果表明:基于随机森林的组合分类器分布式检测模型具有更高的检测率、正确率、精确率以及更低的误报率,并且该模型部署灵活,适用于工程实践.
【作者单位】： 北京邮电大学网络技术研究院;北京邮电大学计算机学院;
【关键词】： DDoS攻击检测 决策树 基分类器 随机森林 组合分类器
【基金】：国家国际科技合作与交流专项项目(2013DFE13130)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 随着“互联网+”时代的到来,互联网相关产业与技术正在蓬勃发展,现已经进入到互联网的大数据时代.当前,计算机网络已经呈现出向大规模、高速化、复杂化方向发展的趋势,其显著特点是产生的数据流量大、数据分组到达频率高[1],这些特点为网络攻击行为,比如DDoS攻击等所产生的攻

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本文编号：622367