分布式拒绝服务(distributed denial of service,DDoS)攻击自出现以来一直是全球互联网网络安全的重要威胁之一。目前很多DDoS攻击检测方法虽然对已知类型攻击具有较高的检测率,但是不能有效识别新的攻击类型,无法应对DDoS攻击形式变化...分布式拒绝服务(distributed denial of service,DDoS)攻击自出现以来一直是全球互联网网络安全的重要威胁之一。目前很多DDoS攻击检测方法虽然对已知类型攻击具有较高的检测率,但是不能有效识别新的攻击类型,无法应对DDoS攻击形式变化多和快的特点。为了准确检测出DDoS攻击,同时使检测模型具有良好的自适应性、扩展性和较低的更新代价,以应对层出不穷的DDoS攻击,提出了一种综合考虑网络流量双向特征、固定特征和统计特征,采用增量式GHSOM(Growing Hierarchical Self-Organizing Maps)神经网络算法的DDoS攻击检测方法。首先,根据DDoS攻击流量的特点提取流量特征,组成流量八元组联合特征,然后利用增量式GHSOM神经网络算法进行异常流量分析,最后,通过实验验证检测方法的有效性。实验结果表明,提出的DDoS攻击检测方法不仅能够有效检测出已知类型的DDoS攻击,而且能够实现对检测模型的在线动态更新,对于新出现的DDoS攻击类型,具有相同的检测率。展开更多
