基于流数据分类和分形维分析的DoS攻击检测

• 作者: 元昌安 唐常杰 左劼 王锦 谢方军 陈安龙
• 来源期刊: 四川大学学报（工程科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: DoS攻击 分形维 数据挖掘 分类
• 年，卷（期）: 2004,（6）
• 所属期刊栏目: 信息工程
• 页码范围: 87-92
• 页数: 6页
• 分类号: TP309
• 字数: 5046字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3087.2004.06.020

摘要

DoS攻击检测是入侵检测系统中的重要课题,针对这一亟待解决的问题,综合数据挖掘技术、分形技术和通信流分类技术,分析现有基于网络的DoS攻击检测方法的不足,提出基于熵的属性分类挖掘方法和基于分形维的DoS攻击检测算法FDD-DoS,FDD-DoS算法分为训练和检测两个阶段,在训练阶段,首先获取到达服务器的通信流,通过计算得到分类后通信流的分形维数值和偏差阈值.在检测阶段,FDD-DoS实时计算通信流的分形维,如果偏差小于训练阶段得到的阈值,则修改分形维值(学习进化的过程),否则,可判定发生了DoS攻击.在实际网络环境cs.scu.edu.cn上对FDD-DoS算法进行了连续8周的测试,利用训练结果,并模拟DoS攻击,试验证明该算法能有效检测DoS攻击.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐常杰	四川大学计算机学院	164	2750	30.0	45.0
2	陈安龙	四川大学计算机学院	13	427	11.0	13.0
3	元昌安	四川大学计算机学院	21	676	14.0	21.0
7	谢方军	四川大学计算机学院	11	276	7.0	11.0
8	左劼	四川大学计算机学院	38	647	11.0	25.0
9	王锦	西华师范大学计算中心	23	57	4.0	6.0