【摘 要】
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提出了一种基于聚类的应用层DDoS攻击检测方法,该方法首先采集Web服务器端网络流量,经过数据预处理后从中选取4个属性组成流量特征向量,后利用粒子群算法优化的K-Means聚类算法建立检测模型,并通过该模型识别攻击行为。实验结果表明,该方法与K-Means算法建立的检测方法相比,能有效地识别应用层DDoS攻击行为,且具有较高的检测率。
【基金项目】
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晋城职业技术学院课题,项目编号:LX2013。
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提出了一种基于聚类的应用层DDoS攻击检测方法,该方法首先采集Web服务器端网络流量,经过数据预处理后从中选取4个属性组成流量特征向量,后利用粒子群算法优化的K-Means聚类算法建立检测模型,并通过该模型识别攻击行为。实验结果表明,该方法与K-Means算法建立的检测方法相比,能有效地识别应用层DDoS攻击行为,且具有较高的检测率。
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