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深度检测DDoS攻击
引用本文:徐图,何大可.深度检测DDoS攻击[J].计算机科学,2008,35(12):94-97.
作者姓名:徐图  何大可
作者单位:西南交通大学信息科学与技术学院,成都,610031;西南交通大学信息科学与技术学院,成都,610031
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)

Detecting DDoS Attacks with a Deep Mode
XU Tu HE Da-ke.Detecting DDoS Attacks with a Deep Mode[J].Computer Science,2008,35(12):94-97.
Authors:XU Tu HE Da-ke
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 time.Advised to solve the problem with multi-class way.All attacks were classified into 24 classes according to attack protocols,attack density,attack patterns and HSMC-SVM,which is rapid and direct multi-class classifier,is employed to classify them.Shown as the e...
Keywords:Distributed denial of service attack  One-way connection density  Relative volume feature vector  Hyper sphere multi-class svm  
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