基于统计特征的SYN Flood检测方法
来源期刊:软件工程2017年第4期
论文作者:刘云 何翼
文章页码:4 - 8
关键词:SYNFlood检测;统计特征;BloomFilter;LMBP神经网络;
摘 要:SYN Flood是当前最流行的拒绝服务(DoS)与分布式拒绝服务(DDoS)攻击方式。从构造一个SYN攻击报文的角度分析,SYN Flood攻击会引起网络中基于IP地址、标志位、端口号、序列号的统计特征异常,因此提出一种基于统计特征的SYN Flood攻击检测的方法。该方法首先从半连接队列中获取半连接信息,从全连接队列中获取IP地址存入BloomFilter中,再分别提取其统计特征,最后使用LMBP神经网络得到检测结果。实验结果表明该算法与其他算法相比具有更好的检测效果。
刘云,何翼
贵阳学院数学与信息科学学院
摘 要:SYN Flood是当前最流行的拒绝服务(DoS)与分布式拒绝服务(DDoS)攻击方式。从构造一个SYN攻击报文的角度分析,SYN Flood攻击会引起网络中基于IP地址、标志位、端口号、序列号的统计特征异常,因此提出一种基于统计特征的SYN Flood攻击检测的方法。该方法首先从半连接队列中获取半连接信息,从全连接队列中获取IP地址存入BloomFilter中,再分别提取其统计特征,最后使用LMBP神经网络得到检测结果。实验结果表明该算法与其他算法相比具有更好的检测效果。
关键词:SYNFlood检测;统计特征;BloomFilter;LMBP神经网络;