检索结果-南通市图书馆

信息技术 2024年第4期48卷 166-175页

作者：王洋黑龙江省军区数据信息室哈尔滨150000

LDoS攻击隐蔽性强,结合KPCA算法提取并融合的TCP流量均值、变异系数、信噪比、能量熵、TCP流量和总流量相关性5种网络流量特征,结合WSOS算法进行离群概率分析,提出基于mfopa算法的检测方法。仿真结果表明,所提方法在NS2平台、test-bed... 详细信息

LDoS攻击隐蔽性强,结合KPCA算法提取并融合的TCP流量均值、变异系数、信噪比、能量熵、TCP流量和总流量相关性5种网络流量特征,结合WSOS算法进行离群概率分析,提出基于mfopa算法的检测方法。仿真结果表明,所提方法在NS2平台、test-bed平台、LBNL数据集和WIDE2018数据集上均可有效检测LDoS攻击,相较于AEWMA、Multifractal、KPCA network等其他检测算法,具有更高的检测准确率与精确率,且误报率和漏报率更低。

关键词： mfopa算法低速率拒绝服务攻击检测网络流量特征联合特征离群概率分析

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基于联合特征的慢速拒绝服务攻击检测方法研究

基于联合特征的慢速拒绝服务攻击检测方法研究

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作者：满坚平湖南大学

学位级别：硕士

针对新兴的网络应用和复杂的网络结构,拒绝服务（Do S）攻击仍然非常活跃。慢速拒绝服务（LDo S）攻击属于Do S攻击的一种变形,对网络安全具有更强的威胁性。LDo S攻击主要利用TCP协议的漏洞,周期性地发送攻击脉冲,导致网络不断地在稳... 详细信息

针对新兴的网络应用和复杂的网络结构,拒绝服务（Do S）攻击仍然非常活跃。慢速拒绝服务（LDo S）攻击属于Do S攻击的一种变形,对网络安全具有更强的威胁性。LDo S攻击主要利用TCP协议的漏洞,周期性地发送攻击脉冲,导致网络不断地在稳态和非稳态转换,严重降低网络性能和服务质量。LDo S攻击具有平均速率低、隐蔽性强的特点,能轻易地逃脱传统的Do S攻击防范机制。但是,已有的LDo S攻击检测方法仍有可进一步完善的空间:检测准确率有待进一步提高、误报率有待进一步降低、自适应性有待进一步扩展。因此,为了更有效地识别LDo S攻击,保障网络的安全性和可用性,针对LDo S攻击检测方法的探索和研究具有非常重要的现实意义。网络遭受LDo S攻击时,网络频繁启动拥塞控制机制,导致网络吞吐量严重下降,网络流量呈现明显波动。因此,本文根据正常网络流量和LDo S攻击网络流量离散特征的显著差异,利用联合特征对网络流量进行LDo S攻击检测,从而提出两种针对LDo S攻击的检测方法。本文提出的第一种检测方法为基于WEDMS算法的LDo S攻击检测方法。根据正常网络和LDo S攻击网络中网络流量分布的离散性差异,该检测方法利用WEDMS算法对网络流量进行聚类分析,并通过聚类簇的联合特征定义能表征聚类结果的决策特征。参照判别准则,该决策特征可对网络流量进行LDo S攻击检测。该检测方法在NS2、test-bed以及LBNL、WIDE2006、WIDE2018公共数据集等多种平台上进行实验分析与性能评估。实验结果表明:与其他检测方法相比,该检测方法具有较高的检测准确率、较低的误报率以及较好的自适应性。本文提出的第二种检测方法为基于mfopa算法的LDo S攻击检测方法。根据正常网络和LDo S攻击网络中网络流量时域和频域特征的差异,该检测方法联合网络流量时域和频域的多个特征,并通过mfopa算法对联合特征进行离群概率分析以获取离群概率。参照判别准则,该离群概率可对网络流量进行LDo S攻击检测。该检测方法在NS2、test-bed以及LBNL、WIDE2006、WIDE2018公共数据集等多种平台上进行实验分析与性能评估。实验结果表明:与其他检测方法相比,该检测方法具有较高的检测准确率、较低的误报率以及较好的自适应性。

关键词： LDoS攻击检测联合特征 WEDMS算法聚类分析 mfopa算法离群概率分析

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