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针对当今网络甚至下一代网络IPv6中最严重的威胁DDoS攻击流,提出应用Whittle MLE方法对Hurst指数估值,采用二次差分法对相邻的3组数据进行相关性分析,以此实现高精度的判定攻击发生的时刻。模拟实验证明,此方法能降低误判率和漏判率,实现更快更高效的检测DDoS攻击。
IPv6中基于相似性的DDoS攻击检测方法研究
【摘 要】
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针对当今网络甚至下一代网络IPv6中最严重的威胁DDoS攻击流,提出应用Whittle MLE方法对Hurst指数估值,采用二次差分法对相邻的3组数据进行相关性分析,以此实现高精度的判定攻
【机 构】
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广州城市职业学院信息与汽车工程学院,广州城市职业学院网络与教育技术中心
【出 处】
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计算机与现代化
【发表日期】
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2011年5期
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