發(fā)布時間：2018-03-17 18:00

  本文選題：拒絕服務(wù)攻擊　切入點(diǎn)：自相似指數(shù)　出處：《電子技術(shù)應(yīng)用》2013年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：利用小波分解網(wǎng)絡(luò)流量的方法,提出了一種基于數(shù)據(jù)預(yù)處理的分布式拒絕服務(wù)DDoS攻擊檢測算法。通過對小尺度流量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,使得短相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)流量體現(xiàn)出長相關(guān)性并保持小尺度模型的時間敏感度,滿足了Hurst指數(shù)刻畫多分形模型的條件,解決了現(xiàn)有小尺度網(wǎng)絡(luò)異常實時檢測方法的缺陷,如Holder指數(shù)檢測算法誤報率高、VTP檢測法檢測率不足等問題。
[Abstract]:A distributed denial of service (DDoS) attack detection algorithm based on data preprocessing is proposed by using wavelet decomposition of network traffic. The short correlation network traffic reflects the long correlation and maintains the time sensitivity of the small scale model, satisfies the condition of Hurst exponent describing the multifractal model, and solves the defect of the existing real-time detection method of the small scale network anomaly. For example, Holder index detection algorithm has high false alarm rate and insufficient detection rate.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學(xué)計算機(jī)學(xué)院;
【基金】：北京市高等學(xué)校人才強(qiáng)教深化計劃“中青年骨干人才培養(yǎng)計劃”項目(PHR201108016) 北京市自然科學(xué)基金項目(4102012,4123093)
【分類號】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1625842