计算机应用

作者：李颖之, 李曼, 董平, 周华春

单位：北京交通大学 电子信息工程学院，北京 100044

关键词：多类型,应用层分布式拒绝服务攻击,分布式拒绝服务,机器学习,集成学习

基金：国家重点研发计划项目(2018YFA0701604)

针对应用层分布式拒绝服务（DDoS）攻击类型多、难以同时检测的问题，提出了一种基于集成学习的应用层DDoS攻击检测方法，用于检测多类型的应用层DDoS攻击。首先，数据集生成模块模拟正常和攻击流量，筛选并提取对应的特征信息，并生成表征挑战黑洞（CC）、HTTP Flood、HTTP Post及HTTP Get攻击的47维特征信息；其次，离线训练模块将处理后的有效特征信息输入集成后的Stacking检测模型进行训练，从而得到可检测多类型应用层DDoS攻击的检测模型；最后，在线检测模块通过在线部署检测模型来判断待检测流量的具体流量类型。实验结果显示，与Bagging、Adaboost和XGBoost构建的分类模型相比，Stacking集成模型在准确率方面分别提高了0.18个百分点、0.21个百分点和0.19个百分点，且在最优时间窗口下的恶意流量检测率达到了98%。验证了所提方法对多类型应用层DDoS攻击检测的有效性。

来源：2022年第12期

《计算机应用》期刊编辑部

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