一种基于流量预测与变点检测的网络异常检测混合新方法
网络与互联网体系结构
2018-01-17 v1
摘要
近年来,计算机网络在规模、应用、复杂度和异构性水平上变得越来越先进。此外,可用性与性能对终端用户而言是重要问题。能够影响并破坏网络性能与可用性的新型网络攻击不断出现,而某些威胁(如分布式拒绝服务(DDoS)攻击)可能非常危险且难以轻易防范。在本研究中,我们提出一种通过监测网络中异常流量来检测 DDoS 攻击的混合新方法。该方法读取流量数据,并据此建立模型,藉由该模型可预测未来数据并与观测数据比较,以检测任何异常流量。该方法结合了两种方法:流量预测与变点检测。据我们所知,此类组合在该领域此前从未被使用。该方法取得了 98.3% 的极高准确率,且灵敏度为 100%,意味着所有潜在攻击均被检测并阻止渗入网络系统。
引用
@article{arxiv.1801.05309,
title = {A Novel Hybrid Method for Network Anomaly Detection Based on Traffic Prediction and Change Point Detection},
author = {Mouhammd Alkasassbeh},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.05309},
year = {2018}
}