基于时间序列预测模型的分布式拒绝服务攻击检测方法

• 作者: 史佳昕 周静荷 唐湘滟 程杰仁
• 来源期刊: 网络安全技术与应用
• 关键词: 分布式拒绝服务攻击 时间序列预测 互联网安全
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 安全模型、算法与编程
• 页码范围: 69-71,73
• 页数: 4页
• 字数: 3908字
• 语种: 中文

摘要

分布式拒绝服务(Distributed Denial of Service,DDoS)的破坏性大、危害广,对目前的互联网安全构成了巨大威胁.本文分析了国内外现有的DDoS攻击检测方法,针对已有检测方法的不足之处提出了基于时间序列预测模型的DDoS检测方法.该方法提取正常网络流时间序列特征,并对时间序列进行平稳性和白噪声检验,根据检验结果确定模型参数以建立预测模型,基于预测模型对待测流进行预测,最后通过对正常流设置自适应阈值和可信报警模型来识别异常流量并检测DDoS攻击.实验结果与分析表明,该方法能够较为准确区分正常流与异常流,有效地检测分布式拒绝服务攻击,降低了误报率和漏报率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程杰仁	海南大学信息科学技术学院	20	70	4.0	7.0
2	唐湘滟	海南大学信息科学技术学院	13	30	3.0	4.0
3	周静荷	海南大学信息科学技术学院	4	4	1.0	1.0
4	史佳昕	海南大学信息科学技术学院	1	2	1.0	1.0