贝叶斯方法下的Web系统DDoS攻击检测及其应用

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。