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申请/专利权人：湖南大学
摘要：本发明公开了一种基于EMDR‑WE算法的LDoS攻击检测方法，属于计算机网络安全领域。其中所述的方法包括：鉴于LDoS攻击下TCP流量序列呈现出高复杂度的特点，组合近似熵、样本熵、模糊熵、排列熵四种特征熵量化攻击窗口和正常窗口的TCP流量序列复杂度。首先构造一种经验模态分解并重构TCP流量序列的预处理模型，通过该模型过滤TCP流量序列的噪声成分并得到TCP流量的滑动窗口序列，提取各窗口的四种特征熵。接着利用熵权法赋予信息贡献度大的特征熵更高的权重，得到各TCP流量窗口的复杂度的综合评分。与逻辑回归训练得出的阈值比较，综合评分高于阈值的窗口被判定为存在LDoS攻击。本发明提出的基于经验模态分解、重构和熵权法的LDoS攻击检测方法能准确地检测LDoS攻击且性能稳定。
主权项：1.一种基于EMDR-WE算法的LDoS攻击检测方法，其特征在于，EMD为经验模态分解,R表示信号重构，EMDR是本发明构造的一种信号预处理模型，WE是通过熵权法确定权重后的加权熵，该检测方法包括以下几个步骤：步骤1、数据采样：获取瓶颈链路上的TCP流量，每隔相同单位时间设置一个采样点，得到原始TCP流量序列；步骤2、数据处理：经验模态分解原始TCP流量序列得到若干分量，再通过格兰杰因果关系检验和相关系数排名两步筛选分量，过滤其中的虚假分量和噪声，并将剩余分量线性相加以重构TCP流量序列，为TCP流量序列设置滑动窗口，每个TCP流量窗口是一个相对短的TCP流量序列，并成为一个独立的攻击检测单元；步骤3、特征提取：提取每个TCP流量窗口的四种特征熵作为评判该窗口复杂度的特征值，包括近似熵、样本熵、模糊熵以及排列熵；步骤4、综合评分：以TCP流量窗口作为评价对象，四种特征熵作为评价指标，使用熵权法区分四种特征熵的评判能力，确定其权重，计算每个TCP流量窗口复杂度的综合评分；步骤5、结果评判：根据TCP流量窗口的综合评分判断该窗口内网络中是否存在LDoS攻击。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南大学 一种基于EMDR-WE算法的LDoS攻击检测方法
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