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基于局部粒子密度的粒子滤波跟踪方法
  • 期刊名称:微电子学与计算机(中文核心)
  • 时间:0
  • 页码:585-590
  • 语言:中文
  • 分类:TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]常州大学信息科学与工程学院,江苏常州213164
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61070121).
  • 相关项目:面向视频的目标跟踪新算法及其应用研究
作者: 王洪元|张继|
中文摘要:

分析了针对DNS服务器DDoS攻击的特征,提出了一种基于攻击流特征(AFC)时间序列的DDoS攻击检测方法.通过自适应自回归模型的参数拟合,将AFC时间序列变换为多维空间内的自适应自回归AAR模型参数向量序列,然后使用支持向量机进行分类.实验结果表明,该方法能有效检测针对DNS服务器的DDoS攻击.

英文摘要:

Through the analysis of distributed denial of service (DDoS) attack towards the DNS server, a novel method to detect DDoS attack is proposed based on the AFc time series, which is defined by attack flow characteristics. By approximating the adaptive autoregTessi'~e model, the AFC time series are trans- formed into a multidimensional vector series. Furthermore, a support vector machine classifier is applied to identity the attacks. The experiment results show that this method can detect DDoS attacks effectively.

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