| DoS/DDoS数据两阶段聚类算法 |
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| 引用本文： | 张伟,王绍棣.DoS/DDoS数据两阶段聚类算法[J].小型微型计算机系统,2008,29(2):297-303. |
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| 作者姓名： | 张伟 王绍棣 |
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| 作者单位： | 1. 南京邮电大学,计算机学院,江苏,南京,210003;苏州大学,计算机科学与技术系,江苏,苏州,215006
2. 南京邮电大学,计算机学院,江苏,南京,210003 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863计划) |
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| 摘 要： | 提出了一种无监督的两阶段聚类算法TPC(Two-Phase Clustering Algorithm)用于识别DoS(denial of service)/DDoS(distributed denial of service)攻击流数据,算法第一阶段根据样本的距离相似性计算密度区域和稀疏区域,利用密度连接的概念对样本集进行初步聚合,第二阶段利用聚类内部的散布程度和样本平均距离来表示计算聚类之间的相似性,对性质相似的聚类进一步递归聚合.算法不仅够识别不规则形状的聚类,还能识别对不同密度的聚类,解决了密度聚类算法需要设置合适的全局参数的弊端.
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| 关 键 词： | 密度聚类 相似性 DoS/DDoS DDoS 流数据 两阶段 密度聚类算法 Clustering Algorithm 全局参数 设置 不同密度 不规则形状 递归 相似性计算 性质 离来 样本平均 程度 二阶 聚合 样本集 连接 利用 |
| 文章编号： | 1000-1220（2008）02-0297-07 |
| 收稿时间： | 2006-10-16 |
| 修稿时间： | 2006年10月16 |
Two-phase Clustering Algorithm for DoS/DDoS Data |
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| ZHANG Wei,WANG Shao-di.Two-phase Clustering Algorithm for DoS/DDoS Data[J].Mini-micro Systems,2008,29(2):297-303. |
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| Authors: | ZHANG Wei WANG Shao-di |
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| Affiliation: | ZHANG Wei1,2,WANG Shao-di1 1 (College of Computer,Nanjing University of Posts & Telecommunications,Nanjing 210003,China) 2 (Department of Computer Science , Technology,SooChow University,Suzhou 215006,China) |
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| Abstract: | An unsupervised two-phase clustering algorithm (TPC) is proposed to identify DoS/DDoS (denial of service/ distributed denial of service) data traffic in this paper.In the first phase the algorithm finds the dense regions and the sparse regions using the cases distance similarity,then initially agglomerates the cases based on density connected notion. In the second phase the algorithm computers the clusters similarity making use of the cluster distributed degree and the average distance then processes the re... |
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| Keywords: | density-based clustering similarity DoS/DDoS |
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