摘要：分布式拒绝服务攻击(DDoS)是目前最难解决的网络安全问题之一。基于自相似理论求解Hurst参数值存在的问题,在改进的方差时间图算法(OTVTP)的基础上,文章提出了基于自相似参数方差检测DDoS攻击的方法,并设计了采用该方法检测DDoS攻击的模型。实验结果表明,提出的方法能实时、准确检测和区分由DDoS攻击引起的Hurst参数变化,且检测率比传统方法要高。

摘要：传统DDoS判断方法主要是借助已知的Hurst值和经验进行人工判断,判断缺乏自适应性,且带有很大主观性。考虑到DDoS攻击是一个动态多变的过程,本文在研究DDoS攻击对网络流量自相似性影响的基础上,提出采用滑动窗口机制的方差时间图法估算Hurst值,实时检测DDoS攻击,结合实验数据,采用模糊逻辑技术设计了一个智能的DDoS判断机制,解决了该方法实现过程中参数选择、求解Hurst值等关键问题。通过DARPA1999年IDS基准评测数据的实验评测表明,新方法能够识别不同强度DDoS攻击引起的Hurst值的变化,实时检测DDoS攻击,增强了DDoS判断的灵活性,智能实现对DDoS攻击过程的在线实时自适应判断。