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一种基于SA-DBSCAN算法的低速率拒绝服务攻击检测方法

摘要

本发明公开了一种基于自适应密度聚类(SA‑DBSCAN)算法的低速率拒绝服务攻击检测方法,属于网络安全领域。其中所述方法包括:对采样数据按固定时间划分为多个待测数据单元,计算每个数据单元的方差和平均差作为特征值;基于SA‑DBSCAN算法对待测数据自适应地进行密度聚类,得到聚类结果,包含0、1、2三种标签,其中0表示噪声单元,1表示正常数据单元,2表示发生低速率拒绝服务攻击的数据单元;最后对密度聚类得到的噪声单元进一步分析,判定该噪声单元是否为发生低速率拒绝服务攻击的数据单元。本发明提出的基于SA‑DBSCAN算法的检测方法可以有效地检测出低速率拒绝服务攻击,同时具有处理大数据的能力。

著录项

  • 公开/公告号CN110650145A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-01-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 湖南大学;

    申请/专利号CN201910920919.5

  • 申请日2019-09-26

  • 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1号湖南大学

  • 入库时间 2023-12-17 06:43:04

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:20190926

    实质审查的生效

  • 2020-01-03

    公开

    公开

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