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基于组合相关度的随机森林DDoS攻击检测方法

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针对大数据环境下分布式拒绝服务(DDoS)攻击检测方法存在误报率、漏报率高的问题,本文提出了一种基于组合相关度的随机森林(Random Forest,RF)DDoS攻击检测方法.根据攻击流的非对称性和半交互性定义网络流组合相关度(Combination Correlation Degree,CCD),该相关度以地址相关统计(Address Correlation Statistics,ACS)特征以及单向流半交互度(Unidirectional Flow Semi Interaction,UFSI)二元组来描述网络流的特点.然后提出基于CCD特征序列的遗传算法对RF中决策树的最大数量和最大深度两个关键参数进行优化,对参数优化的RF模型进行训练以生成分类模型来检测攻击.实验结果表明,与同类方法相比,该方法具有较高的准确率、较低的误报率和漏报率,较好的鲁棒性,适用于大数据下检测DDoS攻击.

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来源
《2018年全国理论计算机科学学术年会》||1-8|共8页
会议地点
作者
LI Mengyang; 李梦洋; TANG Xiangyan; 唐湘滟; CHENG Jieren; 程杰仁; LIU Yifu; 刘译夫;
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作者单位

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP393.08;
关键词
计算机网络; 分布式拒绝服务攻击; 随机森林; 组合相关度;

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