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1. 基于集成学习的多类型应用层DDoS攻击检测方法

李颖之, 李曼, 董平, 周华春

《计算机应用》唯一官方网站 2022, 42 (12): 3775-3784. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021091653

摘要（289）

HTML （13）

PDF （3299KB）（127）

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。

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2. 基于OpenDayLight的恶意扫描防护技术

吴若豪, 董平, 郑涛

计算机应用 2018, 38 (1): 188-193. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017061527

摘要（423）

PDF （974KB）（297）

针对分布式拒绝服务（DDoS）攻击难以在危害产生之前被检测和防御的问题，提出了一种基于软件定义网络（SDN）的面向恶意扫描的控制层实时防护机制。首先，分析了SDN相比传统网络在网络层防护技术上的优势；其次，针对网络攻击手段——恶意扫描，提出了面向恶意扫描的控制层实时防护机制，该机制在SDN集中控制式架构的基础上，充分利用OpenDayLight （ODL）控制器所提供的表述性状态传递（REST）应用程序编程接口（API）开发外部应用，实现了对底层交换机端口的检测、判定、防护三个环节；最后，对给出的方案在ODL平台上进行了编程实现，并实验测试了恶意扫描的检测防御方案。实验结果表明：当有端口正在对网络进行恶意扫描时，面向恶意扫描的控制层实时防护机制可以及时禁用该端口，实时起到对恶意扫描攻击的防护作用，进而在分布式拒绝服务攻击当中具有破坏性的行为还未开始时就对其进行了预防。

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3. 基于集成学习的多类型应用层DDoS攻击检测方法

李颖之李曼董平周华春

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4. 基于Opendaylight的恶意扫描防护技术研究与实现

吴若豪董平郑涛

录用日期: 2017-09-04