利用网络流量分形特性检测DDoS攻击的新方法

"基于网络流量分形特性的DDoS攻击检测 (2009年)"，该研究探讨了利用网络流量的分形特性来检测DDoS（分布式拒绝服务）攻击的新方法。作者蒲儒峰在论文中针对传统DDoS攻击检测方法的不足，深入研究了网络流量的分形参数Hurst和Holder，以及它们的时间变异性Hurst(t)和Holder(t)。 DDoS攻击是网络犯罪中常见的形式，攻击者通过控制大量受感染的计算机（称为僵尸网络）向目标服务器发送大量的网络请求，导致服务器过载，无法正常服务合法用户。传统的DDoS防御机制通常依赖于阈值检测、行为基线分析等，但这些方法在面对复杂多变的攻击模式时往往效果有限。 论文中提出的新型检测方法基于网络流量的分形特性，这是因为正常的网络流量通常具有一定的自相似性和多重分形性。自相似性是指在网络流量在不同时间尺度上呈现出相似的统计特性，而多重分形性则反映了流量的非均匀性和复杂性。当发生DDoS攻击时，异常流量会打破这种规律，导致自相似性和多重分形性的变化。 Hurst参数是一个衡量时间序列长期依赖性的指标，Holder指数则用于描述数据集的粗糙度或平滑度。通过分析这两个参数的时间变异性Hurst(t)和Holder(t)，可以捕捉到网络流量的实时变化，从而及时发现DDoS攻击的迹象。当这些参数表现出异常波动，即可能意味着存在攻击活动。 实证研究表明，这种基于分形特性的统计分析方法能有效地识别出DDoS攻击，提高了检测的准确性和效率，为网络安全防护提供了新的策略。这种方法对于实时监控网络流量，预防和缓解DDoS攻击具有重要的理论价值和实践意义。 关键词：网络流量、分布式拒绝服务、自相似性、多重分形 分类号：TP393 文献标识码：A 这篇自然科学论文详细阐述了一种利用网络流量分形特性的DDoS攻击检测方法，旨在解决传统检测方法的局限性，通过分析Hurst和Holder参数及其时间变异性，提供了一种更有效、更灵敏的DDoS攻击检测手段。