低速率拒绝服务(LDoS,low-rate denial of service)攻击是一种降质服务(RoQ,reduction of quality)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...低速率拒绝服务(LDoS,low-rate denial of service)攻击是一种降质服务(RoQ,reduction of quality)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,达到检测LDoS攻击的目的。采用LDoS攻击流量专用产生工具,在NS2仿真平台和test-bed网络环境中对检测算法进行了测试与验证,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。展开更多
文摘低速率拒绝服务(LDoS,low-rate denial of service)攻击是一种降质服务(RoQ,reduction of quality)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,达到检测LDoS攻击的目的。采用LDoS攻击流量专用产生工具,在NS2仿真平台和test-bed网络环境中对检测算法进行了测试与验证,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。
