DDoS攻击检测误报警去除策略研究  

False Alarm Removal Strategy Research of DDoS Attack Detection

作　　者：吴杨 祝凯捷 李伟 王凯 王东霞 

机构地区：[1]数学工程与先进计算国家重点实验室,河南郑州450001

出　　处：《信息工程大学学报》2016年第4期472-477,共6页Journal of Information Engineering University

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61271252;61309007);国家科技支撑计划资助项目(2012BAH47B01);郑州科技创新团队项目(10CXTD150)

摘　　要：在基于网络行为分析的DDoS攻击检测中,人们往往把提升检测性能的研究重点放在提取更有效的属性特征、扩大检测范围、选用精度更高的机器学习算法等方面。文章则以DDoS攻击检测产生的报警信息为研究对象,通过一定的策略从大量的报警信息中去除误报警信息,从而达到降低误报的目的。In the DDoS attack detection based on network behavior analysis, people tend to improve the detection performance through extracting effective characteristics, expanding detection range, and selecting machine learning of higher accuracy. This paper studies the large amount of alarm information generated by DDoS attack detection and uses some strategies to remove the false alarm information, so as to reduce the false alarm ratio.

关 键 词：DDOS攻击 误报警 增量学习 特征提取 

分 类 号：TP393.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]