基于组合分类器的DDoS攻击流量分布式检测模型

• 作者: 贾斌 赵翔 马严
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: DDoS攻击检测 决策树 基分类器 随机森林 组合分类器
• 年，卷（期）: 2016,（z1）
• 所属期刊栏目: 网络空间安全
• 页码范围: 1-5,10
• 页数: 6页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.16S101

摘要

针对传统攻击流量的集中式检测模型中可扩展性差，检测效率低以及误报率高等问题，设计了针对DDoS攻击流量的随机森林分布式检测模型，该模型包括数据采集模块、数据预处理模块、分布式分类检测模块和报警响应模块。将该模型与基于Adaboost算法的分布式检测方法进行比较，并通过实验研究验证了模型的有效性。结果表明：基于随机森林的组合分类器分布式检测模型具有更高的检测率、正确率、精确率以及更低的误报率，并且该模型部署灵活，适用于工程实践。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马严	北京邮电大学网络技术研究院	98	731	15.0	23.0
2	贾斌	北京邮电大学网络技术研究院	5	41	4.0	5.0
3	赵翔	北京邮电大学计算机学院	1	4	1.0	1.0