【摘 要】
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DDoS攻击是一种比较常见的网络攻击方式,其技术原理并不复杂,但是造成的危害非常大。因此,实现DDoS攻击的精确检测并采取有效的防范措施是非常重要的步骤。然而,现有的研究工作仍然存在不足,主要体现在主流研究工作采用有监督学习算法来进行DDoS攻击检测,这对新形式的DDoS攻击的检测效果并不理想。针对上述不足,本文研究了无监督学习算法在DDoS攻击检测中的应用,旨在提高DDoS攻击检测的准确率。本文
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DDoS攻击是一种比较常见的网络攻击方式,其技术原理并不复杂,但是造成的危害非常大。因此,实现DDoS攻击的精确检测并采取有效的防范措施是非常重要的步骤。然而,现有的研究工作仍然存在不足,主要体现在主流研究工作采用有监督学习算法来进行DDoS攻击检测,这对新形式的DDoS攻击的检测效果并不理想。针对上述不足,本文研究了无监督学习算法在DDoS攻击检测中的应用,旨在提高DDoS攻击检测的准确率。本文的研究内容包括:（1）提出了一种改进的k-means算法,即MK-means算法。该算法优化了 k-means算法中初始中心的选择策略,提高了聚类结果的准确率。采用鸢尾花数据集和小麦种子数据集进行实验评估,实验结果表明,MK-means算法在准确率和召回率上优于k-means++算法以及k-means算法。（2）提出了基于自动编码器与MK-means算法的DDoS攻击检测方案。本文先利用自动编码器将数据降维,可以降低高维数据带来的计算开销;然后将降维后的数据应用于MK-means算法进行聚类,最终实现DDoS攻击的检测。采用CICDDoS2019数据集以及Mirai数据集进行实验,实验结果显示,该方案对大多数类型的DDoS攻击检测的准确率都在90%以上。（3）提出了基于自动编码器输出与输入误差的DDoS攻击检测方案。自动编码器是无监督学习算法,可以学习数据内部规律。对不同类型的流量样本分别训练自动编码器模型,再用测试样本测试不同类型的模型（良性样本训练的模型或者攻击样本训练的模型）,如果在良性模型的损失比在攻击模型的损失小则该样本属于良性样本,否则属于攻击样本。同样采用上述两种数据集进行实验,对大多数类型的DDoS攻击,该方案都有90%以上的准确率和召回率,最高可以达到99.7%。针对DDoS攻击检测的研究是非常重要的课题。本文提出了基于自动编码器和MK-means算法的检测方案以及基于自动编码器输出与输入误差的检测方案,并采用公开数据集进行实验评估,实验结果表明了这两种方案对DDoS攻击检测的有效性。
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