【摘 要】
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在以往的几年里,随着移动互联网的普及,由成本较低、目标明确等特点,使的DDoS攻击变得越来越普遍。对于DDoS攻击,通常大部分企业会使用增加企业带宽、CDN、增加服务器数量等手段去稀释攻击流量,通过硬抗的办法来应对攻击。这种方法对于小流量的攻击确实有一定的效果,但是却浪费了大量的资源和金钱,而且对于大流量的DDoS攻击,这种方法收效甚微。根据绿盟科技的数据显示,目前许多传统的安全设备在设计时并没有
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在以往的几年里,随着移动互联网的普及,由成本较低、目标明确等特点,使的DDoS攻击变得越来越普遍。对于DDoS攻击,通常大部分企业会使用增加企业带宽、CDN、增加服务器数量等手段去稀释攻击流量,通过硬抗的办法来应对攻击。这种方法对于小流量的攻击确实有一定的效果,但是却浪费了大量的资源和金钱,而且对于大流量的DDoS攻击,这种方法收效甚微。根据绿盟科技的数据显示,目前许多传统的安全设备在设计时并没有考虑如何应对大规模的DDoS攻击,要更新这些设备需要大量资金和时间。此外,DDoS攻击的方式多样,难以对来源进行追踪。这使得DDoS攻击成为攻击者的热门选择,针对DDoS攻击的研究迫在眉睫。本文研究与贡献如下:1.目前,学术界几乎都有很多关于防御DDoS攻击的研究和报道。主要的技术手段为两种:误用入侵检测技术和异常入侵检测技术。对常用的检测算法进行了优劣势的对比,提出了信息熵方法的改进思路。2.对于基于HTTP的应用层DDoS攻击,以往的信息熵的做法问题是需要用到固定阈值做分类,那么阈值的选择就直接影响系统性能。而本文主要提出了一种基于动态分区的信息熵的概念来表现信息源的不确定性,通过计算T时间内的与平均熵值的最大偏差,以最大偏差的倍数来区别威胁级别从而达到检测效果。3.本文提出基于降维和数据平衡优化的随机森林模型。主要通过PCA降维以及优化后的改进SMOTE算法处理数据的非平衡问题。4.在信息熵分区的基础上对疑似区进一步进行了检测,提取有效特征,利用基于降维和数据平衡优化的随机森林对可疑的部分再进行一次深度检测。
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