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文檔簡介
1、針對現行DDoS攻擊檢測方法存在著諸如檢測率不高、適用范圍不廣、突發(fā)業(yè)務流與DDoS攻擊難于區(qū)分等缺陷。在分析了DDoS攻擊對網絡流量大小和IP地址相關性的影響基礎上,本文提出了基于網絡流相關性的DDoS攻擊檢測方法。首先對流量大小特性進行相關性分析,定義Hurst指數方差變化率為測度,用以區(qū)分正常流量與引起流量顯著變化的異常性流量。接著分析IP地址相關性,定義并計算IP地址相似度作為突發(fā)業(yè)務流和DDoS攻擊的區(qū)分測度。實驗結果表明,結
2、合對網絡流中流量大小和IP地址兩個屬性進行相關性分析,能準確地區(qū)分出網絡中存在的正常流量、突發(fā)業(yè)務流和DDoS攻擊,達到提高DDoS攻擊檢測效率的目的。
針對改進后的算法本文設計并部分實現了基于IP地址相關性的異常檢測系統(tǒng)模型。模型由流數據采集模塊、流信息統(tǒng)計模塊、異常檢測模塊和報警信息呈現模塊組成。流數據采集模塊對采集來的流信息先進行單流檢測,對異常特征較為明顯的單個流進行過濾,隨后將采集的流信息存入數據庫;流信息統(tǒng)計模
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