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2017-07-16 发布于湖北
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第38卷第5期通信学报 Vbl．38No．5 2017年5月 JoumalonCommunications Mav2017 doi：10．11959／j．issn．1000—436x．2叭7075 基于联合特征的LDoS攻击检测方法吴志军，张景安，岳猛，张才峰 (中国民航大学电子信息与自动化学院，天津300300) denial 摘要：低速率拒绝服务(LDoS，low—rateofservice)攻击是一种降质服务(RoQ，reductionofqual时)攻击，具有平均速率低和隐蔽性强的特点，它是云计算平台和大数据中心面临的最大安全威胁之一。提取了LDos攻击流量的3个内在特征，建立基于BP神经网络的LDos攻击分类器，提出了基于联合特征的LDos攻击检测方法。该方法将LDos攻击的3个内在特征组成联合特征作为BP神经网络的输入，通过预先设定的决策指标，达到检行了测试与验证，实验结果表明通过假设检验得出检测率为96．68％。与现有研究成果比较说明基于联合特征的 LDoS攻击检测性优于单个特征，并具有较高的计算效率。关键词：低速率拒绝服务攻击；联合特征；BP神经网络；异常检测中图分类号：TP393．08 文献标识码：A of low—rateDoSattack Approachdetecting basedoncombinedfeatures wU zhi_jun，ZHANG Jing—an，YUEMeng，zHANGCai-feng ofElectronicsInformationand Aviation (C011ege Automation，CivilUniversityofChina，Tianjin300300，China) denialof isakindof of whichhasthecharacte- Abstract：LDoS(10w·rate service)attackRoQ(reductionquali够)attack risticsof10w rateand concealment．Thesecharacteristicst11reatstothe cloudcom— aVerage strong posegreat securi够of a11d datacenteLBasedonne铆orktramc intrinsiccharacteristicsofLDoSattacknow putingplatfombig analysis，tllree wereextractedtobeasetof toBPnellral isaclassifierforLDoSattack input network，which detection．Hence，anap— of LDoSattackswas basedonnovelcombinedf色atIlrevalue．The can proachdetecting proposed