基于并行积累排序算法和主动学习的DDoS攻击检测

• 作者: 张学军 王慧
• 来源期刊: 西南师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 并行积累排序 主动学习 支持向量机 DDOS攻击
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 25-31
• 页数: 7页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.13718/j.cnki.xsxb.2021.01.005

摘要

为了在高速网络环境下对大容量网络流量进行准确和快速的分类,以检测分布式拒绝服务(Distributed De-nial of Service,DDoS)攻击,本文提出一种基于并行积累排序算法和主动学习的DDoS攻击检测算法.该技术采用并行积累排序算法对流量特征进行积累排序来选择最佳特征子集,通过专家模块以无监督的方式选择适当的实例来训练用于检测DDoS攻击流量的支持向量机(SVM)二值分类器,从而实现从数据集中选择小批量训练样本来产生高精度的网络流量分类.实验结果表明,与现有方法相比,本文算法在分类准确率和执行速度方面均优于现有方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张学军		3	5	1.0	2.0
2	王慧		1	0	0.0	0.0