计算机科学 ›› 2008, Vol. 35 ›› Issue (12): 94-97.

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深度检测DDoS攻击

徐图 何大可   

  1. 西南交通大学信息科学与技术学院,成都610031
  • 出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
  • 基金资助:
    四川省青年科技基金(基金号:07JQ0060).

XU Tu HE Da-ke (School of Information Science and Technology, Southwest J iaotong University, Chengdu 610031, China)   

  • Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要: 为了有效地防御DDoS攻击,需要在检测环节尽可能多地获取攻击信息,而现有的方法大多仅注重检测攻击的存在,很难同时给出攻击协议、攻击强度和攻击方式等信息。提出使用多分类的方式,将攻击分为24个不同的种类,并用快速分类器HSMC-SVM作为分类工具,来完成DDoS攻击的多种信息的获取。实验表明,这种方法可以快速完成训练和测试工作,并以较高的识别率识别出不同种类的攻击,为防御环节提供攻击协议、攻击强度和攻击方式等信息。在实际网络中,能满足准确性和实时性的要求,有较强的可行性。

关键词: 分布式拒绝服务攻击 单边连接密度 相对值特征(RVF)向量 超球体多类支持向量机(HSMC-SVM)

Abstract: For defending DDoS attacks effectively, the more information about the attacks is required. However, the present methods only stress the existence of attacks, so they are hard to indicate the attack protocols, attack density and attack patterns at one tim

Key words: Distributed denial of service attack, One-way connection density, Relative volume feature vector, Hypersphere multi-class svm

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