【摘 要】
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分布式拒绝服务（DDoS）攻击检测是网络安全领域的研究热点．对DDoS攻击的研究进展及其特点进行了详细分析，针对DDoS攻击流的流量突发性、流非对称性、源IP地址分布性和目标IP地址集
【机 构】
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国防科学技术大学计算机学院,湘南学院数学系
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分布式拒绝服务（DDoS）攻击检测是网络安全领域的研究热点．对DDoS攻击的研究进展及其特点进行了详细分析，针对DDoS攻击流的流量突发性、流非对称性、源IP地址分布性和目标IP地址集中性等本质特征提出了网络流的地址相关度（ACV）的概念．为了充分利用ACV，提高方法的检测质量，提出了基于ACV的DDoS攻击检测方法，通过自回归模型的参数拟合将ACV时间序列变换为多维空间内的AR模型参数向量序列来描述网络流状态特征，采用支持向量机分类器对当前网络流状态进行分类以识别DDoS攻击．实验结果表明，该检测方法能
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