一种基于流表特征的拒绝服务攻击检测方法

摘要

一种基于流表特征的拒绝服务攻击检测方法。其包括利用提取出源IP地址熵、流表相似度、最大匹配数据包增长率以及空闲时间表相似度共四个流表特征；采用三层BP神经网络建立攻击分类器，输入层由4个输入神经元组成，分别对应上述源IP地址熵、流表相似性、最大匹配数据包增长率和空闲时间表相似度四个流表特征，由这些流表特征组成训练集对攻击分类器进行训练，输出层由三个神经元组成，分别表示正常流、T‑DoS攻击流和N‑DoS攻击流等步骤。本发明效果：通过多个流表特征对网络中的流量进行攻击检测，可以很好地区分网络中的合法突发流和DoS攻击流，可以同时检测出传统的拒绝服务攻击和新型的拒绝服务攻击两种模式的攻击。