本文關(guān)鍵詞：基于組合分類器的DDoS攻擊流量分布式檢測模型

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【摘要】：針對傳統(tǒng)攻擊流量的集中式檢測模型中可擴(kuò)展性差,檢測效率低以及誤報率高等問題,設(shè)計了針對DDoS攻擊流量的隨機(jī)森林分布式檢測模型,該模型包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、分布式分類檢測模塊和報警響應(yīng)模塊.將該模型與基于Adaboost算法的分布式檢測方法進(jìn)行比較,并通過實驗研究驗證了模型的有效性.結(jié)果表明:基于隨機(jī)森林的組合分類器分布式檢測模型具有更高的檢測率、正確率、精確率以及更低的誤報率,并且該模型部署靈活,適用于工程實踐.
【作者單位】： 北京郵電大學(xué)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究院;北京郵電大學(xué)計算機(jī)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： DDoS攻擊檢測 決策樹 基分類器 隨機(jī)森林 組合分類器
【基金】：國家國際科技合作與交流專項項目(2013DFE13130)
【分類號】：TP393.08
【正文快照】： 隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”時代的到來,互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)與技術(shù)正在蓬勃發(fā)展,現(xiàn)已經(jīng)進(jìn)入到互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)時代.當(dāng)前,計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)呈現(xiàn)出向大規(guī)模、高速化、復(fù)雜化方向發(fā)展的趨勢,其顯著特點是產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流量大、數(shù)據(jù)分組到達(dá)頻率高[1],這些特點為網(wǎng)絡(luò)攻擊行為,比如DDoS攻擊等所產(chǎn)生的攻

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本文編號：622367