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基于时间序列分析的分布式拒绝服务攻击检测
被引：51
作者：
孙钦东
张德运
高鹏
机构：
[1] 西安交通大学网络研究所
来源：
关键词：
分布式拒绝服务;
时间序列分析;
自适应自回归;
支持向量机;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP393 [计算机网络];
学科分类号：
081201 ;
1201 ;
摘要：
该文分析了分布式拒绝服务(DDoS)攻击的特点,提出了一种基于流连接密度(FCD)时间序列分析的DDoS攻击检测方法,该方法通过拟合FCD时间序列的自适应自回归模型,获得能够在多维空间描述当前流量状态的AAR模型参数向量序列,然后使用经过样本训练的支持向量机(SVM)分类器进行攻击识别;充分考虑了报警的时间间隔及分布情况,提出一种报警可信度评估算法对SVM分类结果进行二次处理,以消除网络流量噪声及分类错误所带来的影响.实验结果显示,该检测方法能够有效检测DDoS攻击,可信度评估算法能够明显减少误报,降低误报率,显著提高检测质量.
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页码：767 / 773
页数：7
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