[發(fā)明專利]一種基于PSO-K算法的LDoS攻擊檢測方法

有效

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• 申請日: 2020-09-25
• 公開（公告）號: CN112261000B
• 公開（公告）日: 2022-01-25
• 發(fā)明（設計）人: 湯澹;王思苑;劉宇;張冬朔;解子朝;鄭思橋
• 申請（專利權）人: 湖南大學
• 主分類號: H04L9/40
• 分類號: H04L9/40;H04L43/08;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于PSO-K算法的LDoS攻擊檢測方法，其特征在于，PSO-K表示粒子群優(yōu)化和K均值聚類，PSO-K算法的處理過程包括：1)基于粒子群優(yōu)化算法對K個聚類中心增加擾動；2)基于K均值聚類算法從K個聚類中心出發(fā)對需要聚類的數(shù)據(jù)進行聚類獲得K個簇；3)對聚類后的簇進行分析，所述LDoS攻擊檢測方法包括以下幾個步驟：

步驟1、采樣數(shù)據(jù)：設置時間窗口，在窗口內以固定取樣時間獲取路由器上的TCP流量以及UDP流量，形成TCP樣本原始值序列和UDP樣本原始值序列；

步驟2、處理數(shù)據(jù)：在窗口內劃分時間片，計算每個時間片的樣本原始值序列方差，得到窗口內的TCP樣本統(tǒng)計值序列和UDP樣本統(tǒng)計值序列；

步驟3、聚類分析數(shù)據(jù)：基于PSO-K算法，對窗口內的兩組樣本統(tǒng)計值序列進行聚類分析，并計算各簇內所有點的平均值，得到各TCP簇和UDP簇的均值方差，所述PSO-K算法的具體處理步驟為：

步驟3.1、基于粒子群優(yōu)化算法，分別對TCP樣本統(tǒng)計值和UDP樣本統(tǒng)計值的K個聚類中心增加擾動，增強其跳出局部最優(yōu)解和尋找最優(yōu)聚類的能力，所述粒子群優(yōu)化算法的具體處理過程為：1)設置粒子群的粒子總個數(shù)為N，初始化每一個粒子i的速度v_i、位置x_i、個體極值pbests_i以及全局極值gbests_i，i∈{1,2,…,N}，設置粒子速度和位置迭代更新的總輪數(shù)為G_k；2)在每一輪更新迭代中，計算每一個粒子i的新v_i、x_i、pbests_i、gbests_i值，根據(jù)N個粒子各自的新位置x_i將所有粒子拆分為K個類，計算每一個類的中心獲得共K個中心，即為當前迭代輪數(shù)下的K個聚類中心，計算當前迭代輪數(shù)下的K個類中所有粒子到其對應的中心的歐式距離之和；3)在G_k輪迭代完成之后，最小的歐式距離之和對應的迭代輪數(shù)下的K個聚類中心即為增加擾動后的聚類中心；

步驟3.2、基于K均值聚類算法，分別從TCP樣本統(tǒng)計值和UDP樣本統(tǒng)計值的K個聚類中心出發(fā)對該窗口內對應的樣本統(tǒng)計值進行聚類分析，每一個聚類中心對應一個簇，一個簇中包含的元素對象為數(shù)個樣本統(tǒng)計值，根據(jù)步驟3.1獲得的增加擾動后的K個聚類中心，所述K均值聚類算法的具體處理過程為：1)針對步驟2獲得的TCP樣本統(tǒng)計值序列，分別計算每一個TCP樣本統(tǒng)計值到這K個聚類中心的歐式距離，選擇其中最短的歐式距離對應的聚類中心，將此TCP樣本統(tǒng)計值劃分到此聚類中心對應的簇中，將所有TCP樣本統(tǒng)計值劃分完成后形成共K個TCP簇，每一個TCP簇都由計算機生成一個聚類標簽，第k個簇的聚類標簽為k，k∈{1,2,…,N}；2)針對步驟2獲得的UDP樣本統(tǒng)計值序列，分別計算每一個UDP樣本統(tǒng)計值到這K個聚類中心的歐式距離，選擇其中最短的歐式距離對應的聚類中心，將此UDP樣本統(tǒng)計值劃分到此聚類中心對應的簇中，將所有UDP樣本統(tǒng)計值劃分完成后形成共K個UDP簇，每一個UDP簇都由計算機生成一個聚類標簽，第k個簇的聚類標簽為k，k∈{1,2,…,N}；

步驟3.3、對于聚類后每個TCP簇和UDP簇，計算簇內所有點的均值，得到各TCP簇和UDP簇的均值方差；

步驟4、判定檢測：根據(jù)預先計算獲得的TCP均值方差閾值以及UDP均值方差閾值，對該窗口內各簇的均值方差進行判定檢測，若TCP簇和UDP簇的均值方差均大于其對應的閾值，且二者擁有相同的聚類標簽，則判定該窗口內的網(wǎng)絡中發(fā)生LDoS攻擊。