贝叶斯方法下的Web系统DDoS攻击检测及其应用
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更新于2024-08-13
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本文档探讨了一种创新的Web系统DDoS攻击行为检测机制,发表于2011年的《海南大学学报自然科学版》。作者吴蒋,来自琼州学院电子信息工程学院,针对日益严重的DDoS威胁,提出了一个基于贝叶斯理论的解决方案。该机制的核心思想是利用网站管理员的统计工具收集Web系统访问数据,通过对这些数据进行分析,应用贝叶斯定理来计算可能发生的DDoS攻击概率。
在DDoS攻击中,攻击者通常通过多个并发设备发送海量数据,以占用网络带宽和消耗系统资源,导致正常服务中断。攻击主要分为语义攻击和暴力攻击两种类型,前者利用系统漏洞,后者则是通过洪水般的数据包淹没目标系统。由于现代攻击手段倾向于使用真实的源IP地址,这使得区分正常流量和攻击流量变得更加复杂,对精确检测提出了更高要求。
作者的方法强调了访问深度和停留时间这两个关键指标,通过监测网络流量的特性,如数据包的数量、频率以及来源,来判断是否存在异常行为。当检测到无访问深度且停留时间过长的连接时,该机制能够激活防御策略,及时切断此类可疑连接,从而阻止DDoS攻击的进一步蔓延。
这篇论文的创新之处在于将贝叶斯统计理论应用于DDoS攻击检测,这种统计方法能够根据历史数据和先验知识更新概率估计,对于动态变化的网络环境具有一定的适应性。尽管面临数据量庞大、复杂度高的网络流量挑战,但通过精准的特征提取和分析,该机制展示了在应对DDoS攻击方面的潜力,为提升网络安全提供了新的思路和技术支持。
关键词:贝叶斯定理、DDoS攻击、Web服务器、访问深度、停留时间。该研究的文献标志码为A,表明其研究成果具有较高的学术价值和实用意义。通过阅读这篇文章,读者可以了解到基于贝叶斯的DDoS检测方法如何结合网络流量特征,提升攻击识别的准确性和实时性,对于网络安全研究人员和从业者来说,这是一篇颇具参考价值的论文。
论文
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2023-05-12 上传
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2023-07-12 上传
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