基于智能进化算法的DDoS攻击检测防御研究

作者：李萌^*

来源：计算技术与自动化, 2021, 40(02): 110-117.

DOI：10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202102022

• 进化算法
• DDos
• 入侵检测系统
• KDD-Cup 99
• 支持向量机

为了减少分布式拒绝服务攻击(DDoS),将蚂蚱优化算法(GOA)与机器学习算法结合使用,通过创建入侵检测系统(IDS)来满足监控环境的要求,并能够区分正常和攻击流量。所设计的基于GOA的IDS技术(GOIDS)能够从原始IDS数据集中选择最相关的特征来帮助区分典型的低速DDoS攻击,然后将选择的特征传递给支持向量机(SVM)、决策树(DT)、朴素贝叶斯(NB)和多层感知器(MLP)等分类器来识别攻击类型。利用KDD Cup 99和CIC-IDS 2017公开数据集作为实验数据,仿真结果表明,基于决策树的GOIDS具有较高的检测率和较低的假阳性率。