降质服务(Reduction of Quality,RoQ)攻击比传统的拒绝服务攻击(Denial of Service,DoS)攻击更具有隐秘性和多变性,这使得检测该攻击十分困难。为提高检测准确率并及时定位攻击源,该文将攻击流量提取建模为一个盲源分离过程,提出了基于...降质服务(Reduction of Quality,RoQ)攻击比传统的拒绝服务攻击(Denial of Service,DoS)攻击更具有隐秘性和多变性,这使得检测该攻击十分困难。为提高检测准确率并及时定位攻击源,该文将攻击流量提取建模为一个盲源分离过程,提出了基于快速ICA(Independent Component Analysis)的攻击流特征提取算法,从若干观测网络和终端设备中分离出RoQ攻击流,然后提取表征攻击流的特征参数。接着设计了一种基于支持向量机的协同检测系统和检测算法,通过用已标记的有攻击和无攻击的样本训练SVM分类器,最终实现RoQ攻击的检测。仿真结果表明该方法能够有效检测并定位伪造IP地址的RoQ攻击,检测率达到90%以上,而选取合适的ICA参数会提高检测效果。展开更多
文摘降质服务(Reduction of Quality,RoQ)攻击比传统的拒绝服务攻击(Denial of Service,DoS)攻击更具有隐秘性和多变性,这使得检测该攻击十分困难。为提高检测准确率并及时定位攻击源,该文将攻击流量提取建模为一个盲源分离过程,提出了基于快速ICA(Independent Component Analysis)的攻击流特征提取算法,从若干观测网络和终端设备中分离出RoQ攻击流,然后提取表征攻击流的特征参数。接着设计了一种基于支持向量机的协同检测系统和检测算法,通过用已标记的有攻击和无攻击的样本训练SVM分类器,最终实现RoQ攻击的检测。仿真结果表明该方法能够有效检测并定位伪造IP地址的RoQ攻击,检测率达到90%以上,而选取合适的ICA参数会提高检测效果。
