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OALib Journal期刊
ISSN: 2333-9721
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Detecting DDoS attacks based on multi-stream combined HMM in source-end network
基于Multi-stream Combined隐马尔柯夫模型源端检测DDoS攻击

Keywords: DDoS attacks,Hidden Markov Model (HMM),source-end detection
分布式拒绝服务攻击
,隐马尔柯夫模型,源端检测,Combined,隐马尔柯夫模型,源端检测,DDoS,network,based,attacks,检测精度,漏报率,误报率,固有缺陷,信息量,检测算法,一维,实验,网络检测,隐马尔可夫模型,构成,字段,标志位

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Abstract:

提出了一种新颖的综合考虑多维观测特征的DDoS攻击源端检测方法.该方法引入S-D-P特征概念,并抽取TCP/IP包头中的标志位和ID字段构成多维观测特征,采用Multi-stream Combined隐马尔可夫模型(MC-HMM)在源端网络检测DDoS攻击.大量实验表明,MC-HMM方法克服了基于一维观测特征的检测算法信息量过小的固有缺陷,能够有效降低检测的误报率和漏报率,提高DDoS攻击源端检测精度.

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