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【2h】

A covariance analysis model for DDoS attack detection

机译:用于DDoS攻击检测的协方差分析模型

摘要

This paper discusses the effects of multivariate correlation analysis on the DDoS detection and proposes an example, a covariance analysis model for detecting SYN flooding attacks. The simulation results show that this method is highly accurate in detecting malicious network traffic in DDoS attacks of different intensities. This method can effectively differentiate between normal and attack traffic. Indeed, this method can detect even very subtle attacks only slightly different from the normal behaviors. The linear complexity of the method makes its real time detection practical. The covariance model in this paper to some extent verifies the effectiveness of multivariate correlation analysis for DDoS detection. Some open issues still exist in this model for further research.
机译:本文讨论了多元相关分析对DDoS检测的影响,并提出了一个示例,用于检测SYN泛洪攻击的协方差分析模型。仿真结果表明,该方法在检测不同强度的DDoS攻击中的恶意网络流量方面具有很高的准确性。此方法可以有效地区分正常流量和攻击流量。实际上,此方法甚至可以检测到非常微妙的攻击,而这些攻击仅与正常行为稍有不同。该方法的线性复杂度使其可以进行实时检测。本文的协方差模型在一定程度上验证了多元相关分析在DDoS检测中的有效性。该模型中仍然存在一些未解决的问题,需要进一步研究。

著录项

  • 作者

    Jin S; Yeung DS;

  • 作者单位
  • 年度 2004
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类

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