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摘要
CC(Challenge Collapsar)攻击通过模拟用户正常访问页面的行为,利用代理服务器或僵尸主机向服务器发送大量http请求,造成服务器资源耗尽,实现应用层DDoS。目前,对于CC攻击的检测已经取得了一些进展,但由于CC攻击模拟用户正常访问页面,与正常网页访问特征较为相似,导致攻击识别较为困难,且误报率较高。根据CC攻击的特点,结合包速率、URL信息熵、URL条件熵三种有效特征,提出一种基于误差逆向传播(Back Propagation,BP)神经网络的CC攻击检测算法。在真实网络环境中的实验结果证明,该模型对中、小型网站能准确地识别正常流量与CC攻击流量,对大型网站也有较为准确的检测结果。
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单位南京理工大学; 国家计算机网络应急技术处理协调中心
