摘要：DDo S攻击一直严重威胁着网络的安全,针对DDo S攻击的检测与防御是网络安全研究中的一个重要课题.利用蛋白质相互作用网络中的功能预测特点,设计了一个DDo S攻击检测及追踪方案.该方案在分时统计的基础上创建RTCT值,并在服务器端根据不同的RTCT值来生成不同的个体,利用特征熵值构建个体蛋白质相互作用网络,并通过与目标蛋白质相互作用网络对比来检测是否有攻击发生;当有攻击发生的时候,分解RTCT值并锁定攻击源.该方案对DDo S攻击的检测较为敏感,在复杂的网络拓扑结构中能够准确的检测出DDo S攻击并锁定攻击源,模拟实验研究结果表明了该机制是高效的.

摘要：针对当前存在“傀儡机”利用DDoS攻击发送虚假信息,从而占用用户带宽并进行分布式拒绝服务攻击的问题,该文设计了基于Hadoop集群的分布式入侵检测系统架构。该系统对传统检测进行改进,可精简并融合大量多源数据,随后通过自适应调整阈值实现统一分析与管理的目标。结果表明,该系统具有较强的扩展性与分布性,可以通过扩展集群规模以及调大HDFS的“块”信息来提升检测性能。与传统检测相比,该系统能够从海量数据中快速挖掘高价值信息,还可以有效提高DDoS攻击的检测率。