基于GAIG特征选择算法的轻量化DDoS攻击检测方法

摘要：

为了提高基于分类的DDoS攻击检测方法的实时性,通过结合轻量级入侵检测提出了以遗传算法为搜索策略、信息增益为子集评估标准的filter型特征选择算法(feature selection based on genetic algorithm and information gain,GAIG),提取具有高区分度的相对最小特征子集.在此基础上对比了Na(i)ve Bayes、C4.5、SVM、RBF network、Random forest和Random tree这六种常用分类器的性能,并选取Random tree构建了一种轻量化的DDoS攻击检测系统.实验结果表明,GAIG算法使分类器在尽可能不降低分类精度的同时,提高分类速度,从而提高分类检测的实时性.该轻量化攻击检测系统比一般的分类模型具有更好的检测未知攻击的能力.

关键词：分布式拒绝服务攻击、轻量级入侵检测、特征选择、分类器

所属期刊栏目：33

分类号：TP309.2(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家科技支撑计划资助项目2014BAH30B01

在线出版日期：2016-05-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：502-506