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多类支持向量机的DDoS攻击检测的方法

徐图 罗瑜 何大可

徐图, 罗瑜, 何大可. 多类支持向量机的DDoS攻击检测的方法[J]. 电子科技大学学报, 2008, 37(2): 274-277.
引用本文: 徐图, 罗瑜, 何大可. 多类支持向量机的DDoS攻击检测的方法[J]. 电子科技大学学报, 2008, 37(2): 274-277.
XU Tu, LUO Yu, HE Da-ke. Detecting DDoS Attack Based on Multi-Class SVM[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2008, 37(2): 274-277.
Citation: XU Tu, LUO Yu, HE Da-ke. Detecting DDoS Attack Based on Multi-Class SVM[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2008, 37(2): 274-277.

多类支持向量机的DDoS攻击检测的方法

基金项目: 

四川省青年科技基金(07JQ0060)

详细信息
    作者简介:

    徐图(1972-),男,博士生,主要从事机器学习与智能网络安全方面的研究.

  • 中图分类号: TP393

Detecting DDoS Attack Based on Multi-Class SVM

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出版历程
  • 收稿日期:  2007-01-15
  • 修回日期:  2007-05-08
  • 刊出日期:  2008-04-15

多类支持向量机的DDoS攻击检测的方法

    基金项目:

    四川省青年科技基金(07JQ0060)

    作者简介:

    徐图(1972-),男,博士生,主要从事机器学习与智能网络安全方面的研究.

  • 中图分类号: TP393

摘要: 为了利用SVM准确的检测DDoS,需要找到区分正常流和攻击流的特征向量,根据DDoS攻击的特点,提出了独立于流量的相对值特征向量。为了在指示攻击存在的同时,也指示攻击强度,多类支持向量机(MCSVM)被引入到DDoS检测中。实验表明,RLT特征与MCSVM相结合,可以有效检测到不同类型的DDoS攻击,并且能准确地指示攻击强度,优于目前已有的检测方法。使用RLT特征进行DDoS检测,比使用单一攻击特征进行识别的方法,包含更多的攻击信息,可以得到较高的检测精度。

English Abstract

徐图, 罗瑜, 何大可. 多类支持向量机的DDoS攻击检测的方法[J]. 电子科技大学学报, 2008, 37(2): 274-277.
引用本文: 徐图, 罗瑜, 何大可. 多类支持向量机的DDoS攻击检测的方法[J]. 电子科技大学学报, 2008, 37(2): 274-277.
XU Tu, LUO Yu, HE Da-ke. Detecting DDoS Attack Based on Multi-Class SVM[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2008, 37(2): 274-277.
Citation: XU Tu, LUO Yu, HE Da-ke. Detecting DDoS Attack Based on Multi-Class SVM[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2008, 37(2): 274-277.

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