基于HMM的分布式拒绝服务攻击检测方法

摘要：

文章根据分布式拒绝服务攻击(DDoS)的本质特点,提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的DDpS攻击检测方法.该方法通过IP地址信息库,保存当前常用服务的源IP地址,然后对新到数据包的IP地址用HMM建模.通过离线训练,更新IP地址信息库,优化HMM参数.在线检测时,IP地址信息库在线学习更新,HMM实时检测,并根据检测结果通过边界路由器进行积极响应.实验结果显示,该方法具有很好的检测效果,并能及时响应,保持常用服务的延续性.

关键词： 分布式拒绝服务 隐马尔可夫模型 学习机制

作者: 孙永强 徐昕 黄遵国

作者单位: 国防科技大学,计算机学院,湖南,长沙,410073 国防科技大学,机电工程与自动化学院,湖南,长沙,410073

会议类型: 国内会议

会议名称: 2006年全国开放式分布与并行计算学术会议

会议地点: 西安

会议语种:中文

页码: 408-409,412

在线出版日期: 2006-10-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）