实时DDoS攻击检测：基于连续小波变换与可信度评估

"这篇论文提出了一种带可信度评估的连续小波分布式拒绝服务（DDoS）攻击检测算法，旨在解决传统方法在实时检测DDoS攻击时的困难。该算法通过对流量信号进行连续小波变换，发现平台突发信号，再通过可信度评估算法消除误报和噪声干扰。实验证明，此算法对流量数据中平台突发信号的检测效果优于离散小波变换法、N点平均法和梯度法。" DDoS攻击是网络安全领域的一个重大威胁，它通过大量恶意请求淹没目标服务器，导致正常用户无法访问服务。传统的检测方法往往存在反应速度慢、误报率高或漏报率高的问题。针对这些挑战，本文提出的连续小波变换与可信度评估相结合的算法提供了一个新的解决方案。 首先，连续小波变换是一种数学工具，能够对非平稳信号进行多尺度分析，特别适合于捕捉流量数据中的瞬态变化。在DDoS攻击场景下，流量数据会出现异常的平台突发信号，即短时间内流量急剧上升。连续小波变换能够同步分析这些流量信号，实时检测出这些异常模式，从而快速识别可能的DDoS攻击。 其次，为了进一步提高检测的准确性，算法引入了报警可信度评估机制。这一机制对连续小波变换后的检测结果进行二次处理，主要是为了区分真正的攻击信号和可能的单点突发信号或网络噪声。通过可信度评估，可以过滤掉那些不稳定的、可能是误报的信号，降低误报率，提升检测的可靠性。 论文通过与离散小波变换法、N点平均法和梯度法的比较，验证了所提算法的优势。离散小波变换虽然也能捕获信号特征，但可能在复杂流量环境下表现不佳；N点平均法则过于简单，可能无法有效识别短暂的攻击事件；而梯度法则可能受噪声影响较大。相比之下，连续小波变换结合可信度评估的算法在平台突发信号检测上表现更优。 这篇论文的贡献在于提出了一种新颖且有效的DDoS攻击检测策略，它利用连续小波变换的特性进行实时分析，并通过可信度评估确保检测结果的准确性。这种方法对于提升网络防御能力，及时防范DDoS攻击具有重要意义，特别是在大数据量、高并发的网络环境中，其优势更为突出。