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基于改进AP聚类算法的自学习应用层DDoS检测方法
被引量：
10
1
作者
刘自豪
张斌
+1 位作者
祝宁
唐慧林
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2018年第6期1236-1246,共11页
针对基于用户行为的应用层DDoS检测算法中样本训练过程繁琐以及模型更新困难2个难点,提出一种基于改进AP聚类算法的自学习应用层DDoS检测方法.首先对近邻传播聚类算法改进优化:在利用少量先验知识对数据集进行预分类的基础上,结合同类...
针对基于用户行为的应用层DDoS检测算法中样本训练过程繁琐以及模型更新困难2个难点,提出一种基于改进AP聚类算法的自学习应用层DDoS检测方法.首先对近邻传播聚类算法改进优化:在利用少量先验知识对数据集进行预分类的基础上,结合同类簇合并机制解决样本大小敏感问题,同时引入异类簇清除机制排除特殊类簇对检测结果所造成的干扰;其次给出用户行为属性表征用户行为特征,利用IAP聚类算法实现用户行为有效聚类,提高检测精度;然后引入Silhouette指标实时监控类簇质量,设计类簇自学习更新机制,进一步降低误检率、提高检测率,并支持检测类簇的动态抗解析.实验结果表明:与传统AP聚类、KMPCA算法相比,所提方法具有较高的运行效率和较好的检测性能,并具有一定的自主优化能力.
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关键词
应用层DDoS
检测方法
行为特征
改进ap聚类算法
自学习
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职称材料
题名
基于改进AP聚类算法的自学习应用层DDoS检测方法
被引量：
10
1
作者
刘自豪
张斌
祝宁
唐慧林
机构
信息工程大学
河南省信息安全重点实验室
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2018年第6期1236-1246,共11页
基金
国家"八六三"高技术研究发展计划基金项目(2012AA7117058)
河南省基础与前沿技术研究计划项目(142300413201)~~
文摘
针对基于用户行为的应用层DDoS检测算法中样本训练过程繁琐以及模型更新困难2个难点,提出一种基于改进AP聚类算法的自学习应用层DDoS检测方法.首先对近邻传播聚类算法改进优化:在利用少量先验知识对数据集进行预分类的基础上,结合同类簇合并机制解决样本大小敏感问题,同时引入异类簇清除机制排除特殊类簇对检测结果所造成的干扰;其次给出用户行为属性表征用户行为特征,利用IAP聚类算法实现用户行为有效聚类,提高检测精度;然后引入Silhouette指标实时监控类簇质量,设计类簇自学习更新机制,进一步降低误检率、提高检测率,并支持检测类簇的动态抗解析.实验结果表明:与传统AP聚类、KMPCA算法相比,所提方法具有较高的运行效率和较好的检测性能,并具有一定的自主优化能力.
关键词
应用层DDoS
检测方法
行为特征
改进ap聚类算法
自学习
Keywords
ap
plication layer DDoS
detection method
behavior feature
improved affinity propagation（I
ap
） algorithm
self updating
分类号
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进AP聚类算法的自学习应用层DDoS检测方法
刘自豪
张斌
祝宁
唐慧林
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2018
10
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