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《北京工业大学学报》 2017年09期
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基于累积量的DoS攻击检测算法

王秀娟  相从斌  
【摘要】:针对现有DoS攻击检测算法中检测率较低,检测时间较长的问题,提出一种基于高阶统计量的DoS攻击检测算法.算法分割并量化网络流量数据包,提取累积量特征,将累积量应用到DoS攻击检测中.通过分析1998DARPA入侵检测数据集,该算法能够有效检测DoS攻击.相对于传统基于网络流量熵值的异常检测法,该算法在检测精度上有较大提高,在1 s的时间窗口内,检测率提高了8%.
【作者单位】北京工业大学信息学部;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(61602052,61070204)
【分类号】:TP393.08
【正文快照】:
Do S攻击是目前网络环境中广泛存在的威胁,攻击行为造成的经济损失巨大,会严重影响正常的网络任务,而且防范网络攻击会花费较大的人力和物力.尽管近年来多位学者对Do S攻击检测进行了大量研究,但攻击方式层出不穷,给攻击检测带来很大难度[1-2].入侵检测技术是防御网络攻击的主

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