基于联合特征的LDoS攻击检测方法

• 作者: 吴志军 岳猛 张才峰 张景安
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 低速率拒绝服务攻击 联合特征 BP神经网络 异常检测
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 19-30
• 页数: 12页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 9355字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2017075

摘要

低速率拒绝服务(LDoS,low-rate denial of service)攻击是一种降质服务(RoQ,reduction of quality)攻击,具有平均速率低和隐蔽性强的特点,它是云计算平台和大数据中心面临的最大安全威胁之一.提取了LDoS攻击流量的3个内在特征,建立基于BP神经网络的LDoS攻击分类器,提出了基于联合特征的LDoS攻击检测方法.该方法将LDoS攻击的3个内在特征组成联合特征作为BP神经网络的输入,通过预先设定的决策指标,达到检测LDoS攻击的目的.采用LDoS攻击流量专用产生工具,在NS2仿真平台和test-bed网络环境中对检测算法进行了测试与验证,实验结果表明通过假设检验得出检测率为96.68％.与现有研究成果比较说明基于联合特征的LDoS攻击检测性优于单个特征,并具有较高的计算效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴志军	中国民航大学电子信息与自动化学院	53	330	10.0	16.0
2	岳猛	中国民航大学电子信息与自动化学院	17	123	7.0	10.0
3	张才峰	中国民航大学电子信息与自动化学院	2	14	2.0	2.0
4	张景安	中国民航大学电子信息与自动化学院	2	9	1.0	2.0