發(fā)布時間：2017-11-12 12:42

  本文關(guān)鍵詞：基于GAIG特征選擇算法的輕量化DDoS攻擊檢測方法

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【摘要】：為了提高基于分類的DDo S攻擊檢測方法的實時性,通過結(jié)合輕量級入侵檢測提出了以遺傳算法為搜索策略、信息增益為子集評估標(biāo)準(zhǔn)的filter型特征選擇算法(feature selection based on genetic algorithm and information gain,GAIG),提取具有高區(qū)分度的相對最小特征子集。在此基礎(chǔ)上對比了Na釭ve Bayes、C4.5、SVM、RBF network、Random forest和Random tree這六種常用分類器的性能,并選取Random tree構(gòu)建了一種輕量化的DDo S攻擊檢測系統(tǒng)。實驗結(jié)果表明,GAIG算法使分類器在盡可能不降低分類精度的同時,提高分類速度,從而提高分類檢測的實時性。該輕量化攻擊檢測系統(tǒng)比一般的分類模型具有更好的檢測未知攻擊的能力。
【作者單位】： 國家數(shù)字交換系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國家科技支撐計劃資助項目(2014BAH30B01)
【分類號】：TP393.08
【正文快照】： 0引言分布式拒絕服務(wù)(DDo S)攻擊作為影響網(wǎng)絡(luò)運行的主要威脅之一,當(dāng)前呈現(xiàn)出了攻擊流量不斷增大、攻擊手段多樣化等特點。準(zhǔn)確、快速地檢測DDo S攻擊,對于保障網(wǎng)絡(luò)正常運行具有重要的現(xiàn)實意義。沿用網(wǎng)絡(luò)異常檢測領(lǐng)域的分類方式[1],現(xiàn)有的DDo S攻擊檢測方法主要有基于統(tǒng)計的檢

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3 周p，

本文編號：1175979