【摘 要】
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目前，以降低和耗尽网络服务质量QoS为目标的攻击已经成为Internet网络的最大威胁。特别是以LDoS为代表的新型网络攻击越来越表现为高分散低攻击速率的发展趋势，隐藏在正常流量
【出 处】
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第八届中国可信计算与信息安全学术会议
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目前，以降低和耗尽网络服务质量QoS为目标的攻击已经成为Internet网络的最大威胁。特别是以LDoS为代表的新型网络攻击越来越表现为高分散低攻击速率的发展趋势，隐藏在正常流量背景下的低速率攻击流很难被目前已有的算法快速识别。
针对以上问题，本文从网络微观和宏观两方面抽取观测特征，提出一种新颖的综合考虑多维网络特征的识别方法。在微观数据包内部属性字段方面，抽取TCP/IP数据包头中的标志位Flag，以及引入描述IP地址和端口号变化的I-I-P三元组；在宏观网络流量方面，引入描述流量比值变化的R特征，同时，抓住LDoS攻击的固有周期性，针对I-I-P三元组构建功率谱密度PSD特征，采用多维隐马尔可夫混合模型Multi-stream Fused HMM识别新型高分散低攻击速率的QoS侵犯。同时，应用Kaufman算法实时调整和更新阈值，提高模型在复杂网络环境的识别率。大量实验表明综合考虑多维观测特征的MF-HMM方法与其他基于一维观测特征的当前已有研究方法相比，有效降低了识别的误报率和漏报率。本文提出的MF-HMM方法具有较小的时间开销，能够快速识别新型高分散低速率QoS侵犯， 可以应用于更复杂的网络环境。
针对新型LDoS驱动的高分散低速率QoS侵犯,提出一种新颖的基于网络微观和宏观多维特征的识别方法.通过抽取反应数据包内部微观变化的Flag标志位,以及反应LDoS固有周期特性的I-I-P三元组的功率谱密度PSD特征和宏观流量变化的R特征,构成多维观测序列,采用多维隐马尔科夫混合模型Multi-stream Fused HMM(MF-HMM)自动识别新型低速率QoS侵犯.同时,借鉴Load-Shedding思想,应用Kaufman算法实时动态调整和更新阈值.大量实验表明本文提出的方法有效降低了识别的误报率和漏报率,特别针对新型LDoS驱动的高分散低速率QoS侵犯攻击,具有更高的识别率.
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