【摘 要】
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通过对网络流量的分形特性和分布式拒绝服务（DDoS）的特点进行研究，提出了一种基于小波分析的DDoS攻击检测方法，并设计了该方法检测攻击的模型。对网络流量的分形特性进行判断，然后
【机 构】
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江南大学物联网工程学院,江南大学数字媒体学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.60875036)
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通过对网络流量的分形特性和分布式拒绝服务（DDoS）的特点进行研究，提出了一种基于小波分析的DDoS攻击检测方法，并设计了该方法检测攻击的模型。对网络流量的分形特性进行判断，然后对具有自相似特性和多重分形特性的网络流量，分别采用基于小波分析的Hurst指数方差法和基于多窗口小波分析的Holder指数法检测DDoS攻击。通过对DARPA 2000年数据的实验表明，该方法能够有效地检测到攻击，对大流量背景攻击、低速率攻击、反射式攻击也都达到了较高的检测率，比传统方法有效。
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