基于改进Logistic回归算法的抗Web DDoS攻击模型的设计与实现

摘要

Web DDoS攻击已经成为黑客常用的攻击手段之一.为了有效地提高Web DDoS攻击的检测速度和检测率,文章将量子粒子群优化方法与Logistic回归模型相结合,提出了一种轻量级检测新算法.该算法通过自适应的量子粒子群优化方法取代Newton法对Logistic回归系数进行求解,提高了回归系数的求解效率和精度.为了验证本算法的有效性,实验采用WorldCup98公开数据集对本算法与现有的改进Logistic回归算法的性能进行对比分析.实验结果表明,在Web DDoS攻击的检测方面,相比现有的改进Logistic回归算法,文章提出的算法能够获得更高的检测率以及更低的误检率,同时算法的时间复杂度与检测样本数量之间为线性关系.