针对LTE-A网络中的DDoS攻击流量检测模型

• 作者: 付玉龙 曹进 郭敏 龚宇翔
• 来源期刊: 信息安全学报
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 随机森林 DDoS LTE网络 熵
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 页码范围: 27-38
• 页数: 12页
• 分类号: TP393
• 字数: 10822字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19363/J.cnki.cn10-1380/tn.2019.01.03

摘要

近年来,4G LTE-A技术发展迅猛,移动设备的普及以及各种承载于4G网络的业务和应用已经成为我们日常不可或缺的部分.但网络攻击技术也不断的在发展,特别是近年来针对4G LTE-A网络的攻击技术的不断演进,已成为危害人们切身利益的关键问题.DDoS作为DoS攻击的一种,对网络带来了更大的危害,因此需要研究一种攻击检测模型.文章提出了一个针对LTE-A网络中的DDoS攻击流量检测模型,模型利用熵作为特征之一,并使用随机森林算法训练模型分类器,可将其部署在eNB上对流经该eNB的DDoS流量进行识别.通过验证,所提出的模型的检测准确率可达99.956％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹进	西安电子科技大学网络与信息安全学院	9	42	3.0	6.0
2	付玉龙	西安电子科技大学网络与信息安全学院	3	34	2.0	3.0
3	龚宇翔	西安电子科技大学网络与信息安全学院	1	2	1.0	1.0