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一种基于PCA-SVM算法的慢速拒绝服务攻击检测方法

摘要

本发明公开了一种基于PCA‑SVM算法的慢速拒绝服务(LDoS)攻击检测方法,属于网络安全领域。其中所述方法包括:对网络中某一时间段内的数据流量信息进行实时采样,提取其中的TCP流量并划分时间片;采用主成分分析法(PCA)对原始样本矩阵进行特征选择,提取出对分类最有益的特征得到主成分样本矩阵;对于主成分样本矩阵中的每一个时间片,根据是否受到LDoS攻击时TCP流量表现出的不同特点,利用支持向量机(SVM)算法训练得到的决策函数作为分类模型进行特征映射;根据决策函数计算得到的不同标签值,将每个时间片分类到存在LDoS攻击的类别或者不存在LDoS攻击的类别中,从而实现对于LDoS攻击的检测。本发明提出的基于PCA‑SVM算法的检测方法能准确、高效、快速、自适应地检测LDoS攻击。

著录项

  • 公开/公告号CN110661802A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-01-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 湖南大学;

    申请/专利号CN201910920902.X

  • 申请日2019-09-27

  • 分类号

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 410082 湖南省长沙市岳麓区麓山南路2号湖南大学

  • 入库时间 2023-12-17 06:34:29

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-02-04

    实质审查的生效 IPC(主分类):H04L29/06 申请日:20190927

    实质审查的生效

  • 2020-01-07

    公开

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