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摘要:
低速率拒绝服务(low-rate denial of service,简称LDoS)攻击采用周期性发送短脉冲数据包的方式攻击云计算平台和大数据中心,导致连接用户的路由器丢包和数据链路传输性能下降.LDoS攻击流量平均速率很低,具有极强的隐蔽性,很难被检测到.在分析LDoS攻击流量的基础上,通过小波变换得到网络流量的小波能谱熵,并以此作为隐半马尔可夫模型(HSMM)的输入,设计采用HSMM网络模型的LDoS攻击判决分类器,提出了基于小波能谱熵和隐半马尔可夫模型的LDoS攻击检测方法.该检测方法在NS-2和Test-bed环境中分别进行了测试.实验结果表明,该方法具有较好的检测性能,通过假设检验得出检测率为96.81%.
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文献信息
篇名 基于小波能谱熵和隐半马尔可夫模型的LDoS攻击检测
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 低速率拒绝服务 网络测量 小波分析 隐半马尔可夫模型 异常检测
年,卷(期) 2020,(5) 所属期刊栏目 计算机网络与信息安全
研究方向 页码范围 1549-1562
页数 14页 分类号 TP309
字数 7615字 语种 中文
DOI 10.13328/j.cnki.jos.005658
五维指标
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 雷缙 中国民航大学电子信息与自动化学院 7 16 2.0 3.0
4 李红军 中国民航大学电子信息与自动化学院 2 0 0.0 0.0
5 刘亮 中国民航大学电子信息与自动化学院 4 2 1.0 1.0
6 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
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
低速率拒绝服务
网络测量
小波分析
隐半马尔可夫模型
异常检测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
总被引数(次)
226394
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