基于模糊C-均值聚类算法的DDoS攻击检测与仿真  

Modeling of DDoS Alarm Based on Fuzzy C-Means Algorithm

作　　者：吴蓉晖[1] 梁一鸣[1] 喻飞[1] 徐成[1] 

机构地区：[1]湖南大学计算机与通信学院

出　　处：《小型微型计算机系统》2008年第6期1130-1134,共5页Journal of Chinese Computer Systems

基　　金：湖南省自然科学基金项目(03JJY3103)资助;广东省电子商务市场应用技术重点实验室开放基金项目(2006GDECOF002)资助

摘　　要：提出一种新的、基于模糊C均值聚类理论的分布式拒绝服务攻击检测方法.该方法根据分布式拒绝服务的攻击特征,利用模糊C-均值聚类方法(Fuzzy C-Means Clustering Algorithm,FCM)对分布式拒绝服务攻击中的网络连接数据进行分析,从而发现异常网络的行为模式,并检测DDoS攻击.实验结果显示,该检测方法能够有效检测DDoS攻击,具有较低的误报率,并能实现对攻击的实时检测.A method of DDoS attacks detecting based on Fuzzy C-Means Clustering Algorithm is provided in this paper. The model employs FCM to analyze the data from network connections to find the probability distributions of normal behavior.Based on the probability distributions, the threshold is set for detecting attacks.The experiments show that with the method, DDoS attacks could be detected effectively,precisely and real-timely.

关 键 词：分布式拒绝服务 模糊聚类 模糊C-均值聚类算法 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]