基于简单统计特征的LDoS攻击检测方法

作者：段雪源; 付钰^*; 王坤; 李彬

来源：通信学报, 2022, 43(11): 53-64.

• 统计特征
• 深度学习
• 低速率拒绝服务
• 攻击检测

传统的低速率拒绝服务（LDoS）攻击检测方法存在特征提取复杂、计算开销大、实验背景单一和攻击场景过时等问题，难以满足现实网络环境对LDoS攻击检测的需求。通过研究LDoS攻击原理，分析LDoS攻击流量的特征，提出一种基于网络流简单统计特征的LDoS攻击检测方法。根据网络流量数据包的简单统计特征构造检测数据序列，利用深度学习技术学习输入样本的时间关联性特征，并根据重构序列与原输入序列的差异进行LDoS攻击判定。实验结果表明，所提方法能够有效地检测出流量中的LDoS攻击流量，且对异构网络流量具有较强的适应性。

• 单位
  中国人民解放军海军工程大学; 信阳职业技术学院; 信阳师范学院