基于改进的TCM-KNN DoS检测算法

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基于改进的TCM-KNN DoS检测算法

张凤荔, 王丹, 赵永亮, 冯波, 王勇

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张凤荔, 王丹, 赵永亮, 冯波, 王勇. 基于改进的TCM-KNN DoS检测算法[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(1): 76-81. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.01.013

引用本文:

张凤荔, 王丹, 赵永亮, 冯波, 王勇. 基于改进的TCM-KNN DoS检测算法[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(1): 76-81. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.01.013

ZHANG Feng-li, WANG Dan, ZHAO Yong-liang, FENG Bo, WANG Yong. Algorithm Based on ITCM-KNN for Denial of Service Detection[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(1): 76-81. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.01.013

Citation:

ZHANG Feng-li, WANG Dan, ZHAO Yong-liang, FENG Bo, WANG Yong. Algorithm Based on ITCM-KNN for Denial of Service Detection[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(1): 76-81. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.01.013

基于改进的TCM-KNN DoS检测算法

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.01.013

1.
电子科技大学计算机科学与工程学院成都 611731

基金项目:

国家自然科学基金(61133016);国家自然科学基金、中物院联合基金(U1230106);工信部科技重大专项(2011ZX03002-002-03);国家信息安全计划(2010A14);电子发展基金(信部运(2007)329);四川省科技支撑计划(M110106012009FZ0148)

作者简介:
张凤荔(1963-),女,博士,教授,主要从事网络安全、移动数据管理及其应用等方面的研究.

中图分类号: TP393.08

Algorithm Based on ITCM-KNN for Denial of Service Detection

1.
School of Computer Science and Engineering,University of Electronic Science and Technology of China Chengdu 611731

摘要: 由于实现方式简单、攻击形式多样、威胁范围广、不易防御和区分,拒绝服务(DoS)攻击已经成为网络的最主要安全威胁之一。该文提出了一种ITCM-KNN算法,在此基础上建立了DoS检测框架。使用标准数据集KDD Cup 1999进行算法验证和分析实验。采用基于信息增益算法选择了5个特征,在保证高检测效果的同时减少了特征的维数。该算法不需要对攻击进行学习和建模,使用少量的正常样本作为训练集,提高了检测性能。实验结果表明,改进的TCM-KNN算法检测率高于SVM等算法,达到99.99%。
- 拒绝服务攻击 /
- 拒绝服务攻击检测 /
- TCM-KNN算法
Abstract: Because of the simplicity of the implementation, various attacking forms, destructivity, and difficulty of filtering out, DoS has become one of the most serious security threats to the Internet. In this paper, we propose an improved transductive confidence machines for k-nearest neighbors (ITCM-KNN) algorithm and establish a framework for DoS detection. Evaluation and experiments of the algorithm are based on the standard dataset KDD Cup 1999 with 5 selected features using the information gain algorithm, which can ensure high detection rate while reducing the dimension of the features. The proposed algorithm does not need learning and modeling attacks. It only needs a small number of samples as training data set. The comparison results show that the true positive rate (TP) of the improved TCM-KNN algorithm is about 99.99%, which is higher than other detection algorithm such as SVM.
- DoS attack /
- DoS detection /
- improved transductive confidence machines for K-nearest neighbors

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[2]	易海博. 一种侧信道攻击Rainbow签名的算法 . 电子科技大学学报, 2018, 47(6): 895-900. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.06.015
[3]	邓达, 徐鹏. 基于优先级的WMSN区分服务路由算法 . 电子科技大学学报, 2016, 45(3): 423-428. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.02.019
[4]	吴嘉轩, 代钰, 张斌, 杨雷. 基于拓扑匹配的组件服务副本放置算法 . 电子科技大学学报, 2015, 44(6): 905-910. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2015.06.019
[5]	俞东进, 吴为, 殷昱煜, 闫大强, 刘志清. 基于模型检测的服务规则路由正确性验证方法 . 电子科技大学学报, 2014, 43(1): 107-112. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.01.018
[6]	孙春辉, 李晖, 杨旸, 朱辉. PRESENT密码算法的差分电磁攻击研究 . 电子科技大学学报, 2013, 42(3): 344-349. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2013.03.005
[7]	张靖, 何发镁, 邱云. 个性化推荐系统描述文件攻击检测方法 . 电子科技大学学报, 2011, 40(2): 250-254. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.02.019
[8]	朱怡安, 雷万保. 基于服务关联模型的服务排序算法——ServiceRank . 电子科技大学学报, 2011, 40(4): 607-611. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.04.027
[9]	杨文峰, 胡予濮, 高军涛. 布尔函数的代数攻击 . 电子科技大学学报, 2010, 39(6): 831-834. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.06.006
[10]	韩杰思, 沈建京, 彭韶峰. 抗SPA攻击的快速LSB均衡隐藏算法 . 电子科技大学学报, 2010, 39(5): 769-773. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2010.05.025
[11]	杜育松, 沈静. 对RC4算法的错误引入攻击研究 . 电子科技大学学报, 2009, 38(2): 253-257. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.02.23
[12]	冷甦鹏, 李勇, 刘科. 无线共享信道退避访问攻击的新型检测算法 . 电子科技大学学报, 2009, 38(5): 644-650. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2009.05.023
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[14]	程德强, 钱建生, 杨红丽. 组播服务节点选择问题的求解算法 . 电子科技大学学报, 2008, 37(4): 523-526.
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[20]	阎波, 李广军. 一种状态检测防火墙的攻击防御机制 . 电子科技大学学报, 2005, 34(4): 509-512.

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基于改进的TCM-KNN DoS检测算法

doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.01.013

1. 电子科技大学计算机科学与工程学院成都 611731

基金项目:

国家自然科学基金(61133016);国家自然科学基金、中物院联合基金(U1230106);工信部科技重大专项(2011ZX03002-002-03);国家信息安全计划(2010A14);电子发展基金(信部运(2007)329);四川省科技支撑计划(M110106012009FZ0148)

作者简介:
张凤荔(1963-),女,博士,教授,主要从事网络安全、移动数据管理及其应用等方面的研究.

收稿日期: 2012-01-05
修回日期: 2013-04-07
刊出日期: 2014-02-15

中图分类号: TP393.08

关键词:

摘要: 由于实现方式简单、攻击形式多样、威胁范围广、不易防御和区分,拒绝服务(DoS)攻击已经成为网络的最主要安全威胁之一。该文提出了一种ITCM-KNN算法,在此基础上建立了DoS检测框架。使用标准数据集KDD Cup 1999进行算法验证和分析实验。采用基于信息增益算法选择了5个特征,在保证高检测效果的同时减少了特征的维数。该算法不需要对攻击进行学习和建模,使用少量的正常样本作为训练集,提高了检测性能。实验结果表明,改进的TCM-KNN算法检测率高于SVM等算法,达到99.99%。

English Abstract

张凤荔, 王丹, 赵永亮, 冯波, 王勇. 基于改进的TCM-KNN DoS检测算法[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(1): 76-81. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.01.013

引用本文:

张凤荔, 王丹, 赵永亮, 冯波, 王勇. 基于改进的TCM-KNN DoS检测算法[J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(1): 76-81. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.01.013

ZHANG Feng-li, WANG Dan, ZHAO Yong-liang, FENG Bo, WANG Yong. Algorithm Based on ITCM-KNN for Denial of Service Detection[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(1): 76-81. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.01.013

Citation:

ZHANG Feng-li, WANG Dan, ZHAO Yong-liang, FENG Bo, WANG Yong. Algorithm Based on ITCM-KNN for Denial of Service Detection[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2014, 43(1): 76-81. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2014.01.013

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