基于OCSVM的DDOS攻击实时检测模型

• 作者: 刘松 周清雷
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 分布式拒绝服务攻击 异常检测 支持向量机 主动学习 拥塞控制
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 497-500,534
• 分类号: TP309
• 字数: 4682字
• 语种: 中文

摘要

为了提高DDOS攻击检测器的准确率,解决因离线训练分类器而导致的样本标注困难,分类器不能随流量模式变化而更新的问题,提出了一种DDOS攻击的实时检测模型.该模型以One-class SVM做分类器,可减少标注样本的时间.使用主动学习机制,能主动挑选最有利于分类器性能提高的样本进行训练.以拥塞控制理论为基础,通过对分类结果进行主动错误识别和纠正,使学习机可以随流量变化更新其状态.实验结果表明,该模型有较好的分类准确性,通过错误纠正功能可以提高检测率,可用于实时检测DDOS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	周清雷	郑州大学信息工程学院	109	475	10.0	16.0
2	刘松	郑州大学信息工程学院	6	23	3.0	4.0