基于智能蜂群算法的DDoS攻击检测系统

余学山; 韩德志; 杜振鑫

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基于智能蜂群算法的DDoS攻击检测系统

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随着大数据应用的普及,DDoS攻击日益严重并已成为主要的网络安全问题.针对大数据环境下的DDoS攻击检测问题,设计了一种融合聚类和智能蜂群算法(DFSABC＿elite)的DDoS攻击检测系统.该系统将聚类算法与智能蜂群算法相结合来进行数据流分类,用流量特征分布熵与广义似然比较判别因子来检测DDoS攻击数据流的特征,从而实现了DDoS攻击数据流的高效检测.实验结果显示,该系统在类内紧密度、类间分离度、聚类准确率、算法耗时和DDoS检测准确率方面明显优于基于并行化K-means的普通蜂群算法和基于并行化 K-means算法的DDoS检测方法.

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来源
《计算机科学》 |2018年第12期|123-129|共7页
作者
余学山; 韩德志; 杜振鑫;
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作者单位

上海海事大学信息工程学院上海201306;

上海海事大学信息工程学院上海201306;

上海海事大学信息工程学院上海201306;

韩山师范学院计算机与信息工程学院广东潮州521041;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数据安全;
关键词
DDoS攻击; 智能蜂群算法; 流量特征分布熵; 聚类算法; 广义似然比较;

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