基于HMM的LDoS攻击检测方法研究

"这篇研究论文探讨了一种利用隐马尔科夫模型(HMM)检测低速率拒绝服务(LDoS)攻击的方法。针对LDoS攻击的特性，即平均速率低且隐蔽性强，研究中建立了网络状态的HMM，并将归一化累计功率谱密度(NCPSD)的检测结果作为模型的观测值。通过前向算法计算不同观测值序列在模型下的相似度，以此作为判断攻击的依据。实验在NS-2环境下进行，结果显示该方法能有效检测LDoS攻击，且检测性能优于其他方法。检测率经假设检验达到99.96%。关键词包括：低速率拒绝服务攻击、隐马尔科夫模型、假设检验和异常检测。" 本文是一篇关于网络安全的学术论文，主要关注的是低速率拒绝服务(LDoS)攻击的检测。LDoS攻击是DDoS(Denial of Service)攻击的一种变体，它通过发送小流量但持续不断的恶意数据包，导致受害网络资源被占用，从而影响正常服务。这种攻击的挑战在于其低速率使得它们更容易逃避传统基于流量阈值的检测机制。 研究人员采用隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model)来解决这一问题。HMM是一种统计建模工具，常用于处理序列数据，例如在自然语言处理和生物信息学中的应用。在本文中，他们首先构建了一个HMM来代表网络的正常状态。然后，利用归一化累计功率谱密度(NCPSD)分析，这是一种频域分析技术，用于识别网络流量的异常模式。NCPSD的结果作为HMM的观测输入。 接下来，文章运用前向算法来计算观测序列在HMM下出现的概率，这个概率可以作为判断是否存在LDoS攻击的依据。前向算法是HMM中常用的一种计算概率的方法，它可以有效地追踪模型在给定观测序列下的状态路径。 实验在NS-2仿真环境中进行，这是一款广泛使用的网络模拟软件。测试结果证明了这种方法的有效性，表明它能成功检测到LDoS攻击，并且在检测性能上优于其他已知方法。通过假设检验，该方法的检测率达到了99.96%，显示了其高度的准确性。 关键词涵盖了研究的核心内容，包括LDoS攻击的检测、HMM的使用、假设检验的统计方法以及异常检测的总体概念。这篇论文的贡献在于提供了一种新的、基于HMM的LDoS检测策略，对于提升网络安全防御能力具有重要意义。