【摘 要】
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SYN Flood是当前最流行的拒绝服务（DoS）与分布式拒绝服务（DDoS）攻击方式。从构造一个SYN攻击报文的角度分析,SYN Flood攻击会引起网络中基于IP地址、标志位、端口号、序列号的统
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SYN Flood是当前最流行的拒绝服务（DoS）与分布式拒绝服务（DDoS）攻击方式。从构造一个SYN攻击报文的角度分析,SYN Flood攻击会引起网络中基于IP地址、标志位、端口号、序列号的统计特征异常,因此提出一种基于统计特征的SYN Flood攻击检测的方法。该方法首先从半连接队列中获取半连接信息,从全连接队列中获取IP地址存入BloomFilter中,再分别提取其统计特征,最后使用LMBP神经网络得到检测结果。实验结果表明该算法与其他算法相比具有更好的检测效果。
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