使用各种回归模型估计DDoS攻击强度
密码学与安全
2012-03-13 v1
摘要
基于异常的DDoS检测系统构建网络中正常流量的轮廓，并在流量偏离正常轮廓超过阈值时识别异常。这种偏离程度通常未被利用。本文报告了所提出方法的评估结果，该方法利用检测阈值的偏离程度，使用各种回归模型来估计DDoS攻击强度。在僵尸数量与样本熵的观测偏离之间建立了关系。使用多种统计性能指标，如决定系数（R2）、相关系数（CC）、平方和误差（SSE）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、归一化均方误差（NMSE）、Nash-Sutcliffe效率指数（η）和平均绝对误差（MAE），来衡量各种回归模型的性能。用于仿真的互联网类型拓扑使用GT-ITM拓扑生成器的transit-stub模型生成。在Linux平台上使用NS-2网络模拟器作为仿真测试平台，发起不同攻击强度的DDoS攻击。使用不同的回归模型对估计DDoS攻击强度进行了比较研究。仿真结果令人鼓舞，我们能够使用各种回归模型以非常低的误差率有效估计DDoS攻击强度。
引用
@article{arxiv.1203.2399,
title = {Estimating strength of DDoS attack using various regression models},
author = {B. B. Gupta and R. C. Joshi and Manoj Misra},
journal= {arXiv preprint arXiv:1203.2399},
year = {2012}
}