【摘 要】
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防御分布式拒绝服务(DDoS)攻击是当今网络安全领域最难解决的问题之一,研究DDoS攻击及其对策是非常重要的。许多研究人员对拒绝服务攻击和分布式拒绝服务攻击作了深入的研究,
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防御分布式拒绝服务(DDoS)攻击是当今网络安全领域最难解决的问题之一,研究DDoS攻击及其对策是非常重要的。许多研究人员对拒绝服务攻击和分布式拒绝服务攻击作了深入的研究,并提出了一些具有实际意义的对策。本文从统计学的角度上研究了针对DDoS解决方案。本文分析了DDoS攻击的攻击原理,攻击机制和攻击方法,并且介绍了相关文献的研究状况。指出了现阶段检测防御技术的时效性和准确率问题。针对这个问题,本文引入了多元统计分析技术,它是从经典统计学中发展起来的一个分支,能够在多个对象多个指标互相关联的情况下分析它们的统计规律。虽然多元统计分析技术已经在网络分析应用中比较广泛了,但是在DDoS攻击检测防御技术的应用中还尚不成熟。本文对基于多元统计分析技术的DDoS智能检测算法作了研究。文中详细叙述了算法流程,并且指出了该算法关键,即DDoS攻击特征属性参数的选择和处理上。针对此问题,本文给出了的两种解决方案,并做了相应的算法优化。一种是基于熵的检测算法,该算法根据信息熵的理论对攻击流的特征做了处理,实验表明该算法对攻击流和正常流分类效果明显,达到了的优化的目的。另一种解决方案是基于特征参数的检测算法,这种算法分析DDoS攻击的特点,总结出最一般的特征,然后将此特征经过数学处理,从而提取了特征参数,并将此特征参数作为区分攻击流与正常流关键参数。经实验表明,该算法在区分攻击流与正常突发流效果明显,有效提高了检测准确度。最后,对本文的工作进行了总结,并指出了以后的研究方向
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