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基于智能蜂群算法的DDoS攻击检测系统
被引量：
6
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作者
余学山
韩德志
杜振鑫
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第12期123-129,共7页
随着大数据应用的普及,DDoS攻击日益严重并已成为主要的网络安全问题。针对大数据环境下的DDoS攻击检测问题,设计了一种融合聚类和智能蜂群算法(DFSABC_elite)的DDoS攻击检测系统。该系统将聚类算法与智能蜂群算法相结合来进行数据流分...
随着大数据应用的普及,DDoS攻击日益严重并已成为主要的网络安全问题。针对大数据环境下的DDoS攻击检测问题,设计了一种融合聚类和智能蜂群算法(DFSABC_elite)的DDoS攻击检测系统。该系统将聚类算法与智能蜂群算法相结合来进行数据流分类,用流量特征分布熵与广义似然比较判别因子来检测DDoS攻击数据流的特征,从而实现了DDoS攻击数据流的高效检测。实验结果显示,该系统在类内紧密度、类间分离度、聚类准确率、算法耗时和DDoS检测准确率方面明显优于基于并行化K-means的普通蜂群算法和基于并行化K-means算法的DDoS检测方法。
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关键词
DDOS攻击
智能蜂群算法
流量特征分布熵
聚类算法
广义似然比较
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题名
基于智能蜂群算法的DDoS攻击检测系统
被引量：
6
1
作者
余学山
韩德志
杜振鑫
机构
上海海事大学信息工程学院
韩山师范学院计算机与信息工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018年第12期123-129,共7页
基金
国家自然科学基金(61373028
61672338)资助
文摘
随着大数据应用的普及,DDoS攻击日益严重并已成为主要的网络安全问题。针对大数据环境下的DDoS攻击检测问题,设计了一种融合聚类和智能蜂群算法(DFSABC_elite)的DDoS攻击检测系统。该系统将聚类算法与智能蜂群算法相结合来进行数据流分类,用流量特征分布熵与广义似然比较判别因子来检测DDoS攻击数据流的特征,从而实现了DDoS攻击数据流的高效检测。实验结果显示,该系统在类内紧密度、类间分离度、聚类准确率、算法耗时和DDoS检测准确率方面明显优于基于并行化K-means的普通蜂群算法和基于并行化K-means算法的DDoS检测方法。
关键词
DDOS攻击
智能蜂群算法
流量特征分布熵
聚类算法
广义似然比较
Keywords
DDoS attack
Intelligent bee colony algorithm
Traffic feature distribution entropy
Clustering algorithm
Generalized likelihood comparison
分类号
TP309.2 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于智能蜂群算法的DDoS攻击检测系统
余学山
韩德志
杜振鑫
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2018
6
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