骨干网DDoS攻击全局关联检测算法:提升早期检测性能
157 浏览量
更新于2024-08-28
1
收藏 1.39MB PDF 举报
本文主要探讨了一种针对骨干网中分布式拒绝服务(DDoS)攻击的新型检测算法。在传统的网络环境中,由于背景流量庞大且攻击流未形成集中,使得常规的检测方法在识别低幅值的攻击流时面临挑战。为解决这个问题,研究者提出了一种基于全局流量异常相关分析的策略。
该算法的核心思想是通过分析攻击流对网络流量间相关性的影响。首先,它利用主成分分析(PCA)这一统计技术,从多条流量数据中提取潜在的异常部分,这些异常部分可能是攻击流的迹象。然后,算法关注的是这些异常流量之间的相关性变化,将这种变化程度作为攻击检测的重要指标。这种方法的优势在于,即使攻击流量分散,其引起的全局相关性变化仍然能够揭示攻击的存在。
通过实验验证,该方法成功地提高了检测效率,能够在攻击流汇聚前就发现异常,从而避免了攻击对受害者造成直接的危害。相比于现有的全局流量检测方法,新算法具有更高的检测率,能够更有效地应对利用僵尸网络进行的大型、分布式DDoS攻击,减轻对网络安全的威胁。
关键词包括:网络安全、DDoS攻击、全局检测、相关性分析和主成分分析。整体来说,这项研究提供了一种新颖且实用的手段,对于提升网络系统的安全防护能力具有重要意义。通过在骨干网络早期阶段检测并阻止DDoS攻击,可以降低网络攻击事件的发生频率和影响范围,保障网络服务的稳定性和可靠性。
2021-01-19 上传
2021-07-14 上传
2023-02-23 上传
2021-09-24 上传
2019-09-06 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
weixin_38627603
- 粉丝: 0
- 资源: 897
最新资源
- 前端协作项目:发布猜图游戏功能与待修复事项
- Spring框架REST服务开发实践指南
- ALU课设实现基础与高级运算功能
- 深入了解STK:C++音频信号处理综合工具套件
- 华中科技大学电信学院软件无线电实验资料汇总
- CGSN数据解析与集成验证工具集:Python和Shell脚本
- Java实现的远程视频会议系统开发教程
- Change-OEM: 用Java修改Windows OEM信息与Logo
- cmnd:文本到远程API的桥接平台开发
- 解决BIOS刷写错误28:PRR.exe的应用与效果
- 深度学习对抗攻击库:adversarial_robustness_toolbox 1.10.0
- Win7系统CP2102驱动下载与安装指南
- 深入理解Java中的函数式编程技巧
- GY-906 MLX90614ESF传感器模块温度采集应用资料
- Adversarial Robustness Toolbox 1.15.1 工具包安装教程
- GNU Radio的供应商中立SDR开发包:gr-sdr介绍