基于小波分析与信息熵的DDoS攻击检测算法.pdfVIP

第３０卷第６期　　　 计算机应用与软件 Ｖｏｌ３０Ｎｏ．６ ２０１３年６月　　 ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅ Ｊｕｎ．２０１３ 基于小波分析与信息熵的ＤＤｏＳ攻击检测算法 王新生　张锦平 （燕山大学信息科学与工程学院　河北秦皇岛０６６００４） 摘　要　　ＤＤｏＳ（ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＤｅｎｉａｌｏｆＳｅｒｖｉｃｅ）攻击检测方法中，基于网络流量自相似性的检测方法作为一种异常检测方法，对网 络流量变化情况比较敏感，检测率较高，然而同时也存在误报率较高的问题。对传统自相似方法以及网络中可能引起流量异常的 事件进行分析，在此基础上提出一种改进的检测算法ＷＡＩＥ。ＷＡＩＥ采用小波分析的方法计算网络流量的Ｈｕｒｓｔ指数并引入信息论 中的信息熵对源ＩＰ地址的分散程度进行度量，根据初始阶段Ｈｕｒｓｔ指数及熵值的变化自适应地设定阈值以检测攻击的发生。采用 ＭＩＴ林肯实验室发布的数据集以及实验室环境下采集的数据集进行实验，实验结果表明该算法能准确检测到攻击的发生。 关键词　　ＤＤｏＳ攻击检测　小波分析　Ｈｕｒｓｔ指数　熵值 中图分类号　ＴＰ３９３．０８　　　　文献标识码　Ａ　　　　ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０１３．０６．０８２ ＤＤＯＳＡＴＴＡＣＫＤＥＴＥＣＴＩＯＮＡＬＧＯＲＩＴＨＭＢＡＳＥＤＯＮＷＡＶＥＬＥＴ ＡＮＡＬＹＳＩＳＡＮＤＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＥＮＴＲＯＰＹ ＷａｎｇＸｉｎｓｈｅｎｇ　ＺｈａｎｇＪｉｎｐｉｎｇ （ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＹａｎｓｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｑｉｎｈｕａｎｇｄａｏ０６６００４，Ｈｅｂｅｉ，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ　　ＡｍｏｎｇｔｈｅＤＤｏＳ（ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＤｅｎｉａｌｏｆＳｅｒｖｉｃｅ）ａｔｔａｃｋｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓ，ｔｈｅｏｎｅｂａｓｅｄｏｎｓｅｌｆｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｏｆｎｅｔｗｏｒｋｔｒａｆｆｉｃｉｓ ａｎａｂｎｏｒｍａｌｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄａｎｄｉｓｓｅｎｓｉｔｉｖｅｔｏｔｈｅｃｈａｎｇｅｓｉｎｎｅｔｗｏｒｋｔｒａｆｆｉｃａｎｄｈａｓｈｉｇｈｅｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎｒａｔｅｂｕｔｗｉｔｈｈｉｇｈｅｒｆａｌｓｅａｌａｒｍｒａｔｅａｓ ｗｅｌｌ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｅａｎａｌｙｓｅｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｓｅｌｆｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄａｎｄｔｈｅｅｖｅｎｔｓｏｆｔｒａｆｆｉｃａｎｏｍａｌｙｍａｙｃａｕｓｅｄｉｎｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋ，ｏｎ ｔｈａｔｂａｓｉｓｗｅｐｒｏｐｏｓｅａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍＷＡＩＥ．ＴｈｅｎｅｗａｌｇｏｒｉｔｈｍｕｓｅｓｗａｖｅｌｅｔａｎａｌｙｓｉｓｔｏｃａｌｃｕｌａｔｅｔｈｅＨｕｒｓｔｉｎｄｅｘｏｆｎｅｔｗｏｒｋ ｔｒａｆｆｉｃａｎｄｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｎｔｒｏｐｙｉｎｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｈｅｏｒｙｔｏｍｅａｓｕｒｅｔｈｅｄｉｓｐｅｒｓｉｏｎｄｅｇｒｅｅｏｆｓｏｕｒｃｅＩＰａｄｄｒｅｓｓｅｓ．ＷＡＩＥｃａｎａｄａｐ ｔｉｖｅｌｙｓｅｔｔｈｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓｔｏｄｅｔｅｃｔｔｈｅｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅｏｆａｔｔａｃｋｓａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｖａｒｉａｔｉｏｎｓｏｆＨｕｒｓｔｉｎｄｅｘａｎｄｅｎｔｒｏｐｙｖａｌｕｅｉｎｉｎｉｔｉａｌｓｔａｇｅ．Ｅｘｐｅｒｉ ｍｅｎｔｓａｒｅｃａｒｒｉｅｄｏｕｔｕｓｉｎｇｔｈｅｄａｔａｓｅｔｉｓｓｕｅｄｂｙＬｉｎｃｏｌｎＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＭＩＴａｎｄｔｈｅｄａｔａｓｅｔｃｏｌｌｅｃｔｅｄｉｎｌａｂｏｒａｔｏｒｙｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎａｃｃｕｒａｔｅｌｙｄｅｔｅｃｔｔｈｅｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅｏｆａｔｔａｃｋｓ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ　　ＤＤｏＳａｔｔａｃｋｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　Ｗａｖｅｌｅｔａｎａｌｙｓｉｓ　Ｈｕｒｓｔｉｎｄｅｘ