【摘 要】
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文章针对DDo S异常流量攻击提出一种自适应攻击检测方法,该方法基于网络访问行为特征进行快速学习建模,再通过一个流量TOP-N排序表来实现异常流量的动态过滤。TOP-N排序表的样本模板采用自适应收敛算法来快速自学习更新,可以快速、准确地识别出异常流量和攻击行为,大大提升异常流量攻击行为检测的准确率,特别适用于慢速的应用型DDoS攻击检测和防护领域。
【机 构】
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中国互联网络信息中心,国家信息技术安全研究中心
【基金项目】
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科技部重点研发[2019YFB1804501]
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文章针对DDo S异常流量攻击提出一种自适应攻击检测方法,该方法基于网络访问行为特征进行快速学习建模,再通过一个流量TOP-N排序表来实现异常流量的动态过滤。TOP-N排序表的样本模板采用自适应收敛算法来快速自学习更新,可以快速、准确地识别出异常流量和攻击行为,大大提升异常流量攻击行为检测的准确率,特别适用于慢速的应用型DDoS攻击检测和防护领域。
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