[發(fā)明專利]一種基于格拉姆角場(chǎng)的低速率拒絕服務(wù)攻擊檢測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111344163.8
• 申請(qǐng)日: 2021-11-15
• 公開（公告）號(hào): CN114070609B
• 公開（公告）日: 2023-03-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 湯澹;王思苑;高辰郡;鄭芷青;劉泊儒;胡雨夢(mèng)
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 湖南大學(xué)
• 主分類號(hào): H04L9/40
• 分類號(hào): H04L9/40;G06F17/16;G06F18/2413
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

1.一種基于格拉姆角場(chǎng)的低速率拒絕服務(wù)攻擊檢測(cè)方法，其特征在于，所述低速率拒絕服務(wù)攻擊的檢測(cè)方法包括以下幾個(gè)步驟：

步驟1、流量數(shù)據(jù)采樣：

步驟1.1、采樣基于軟件定義網(wǎng)絡(luò)及其配套的OpenFlow協(xié)議實(shí)現(xiàn)，控制器以一定周期為時(shí)間間隔實(shí)時(shí)向網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵交換機(jī)申請(qǐng)讀取流表信息；

步驟1.2、對(duì)實(shí)時(shí)獲取的流表信息進(jìn)行解析，獲得流表中的條目和數(shù)據(jù)，并提取其中單位時(shí)間窗口內(nèi)所有流經(jīng)交換機(jī)的TCP流量和UDP流量，作為TCP原始流量數(shù)據(jù)和UDP原始流量數(shù)據(jù)；

步驟2、檢測(cè)模型建立：

利用格拉姆角場(chǎng)算法分別對(duì)采集到的TCP原始流量數(shù)據(jù)和UDP原始流量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，其中，格拉姆角場(chǎng)算法采用角度和的三角函數(shù)變換，具體可分為三個(gè)步驟：

步驟2.1、分別將TCP原始流量數(shù)據(jù)和UDP原始流量數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，使其分別映射到[-1,1]的范圍內(nèi)；

步驟2.2、對(duì)于歸一化后的TCP原始流量數(shù)據(jù)和UDP原始流量數(shù)據(jù)，分別計(jì)算獲得其對(duì)應(yīng)的余弦極坐標(biāo)值序列；

步驟2.3、結(jié)合內(nèi)積操作對(duì)一維余弦極坐標(biāo)值序列進(jìn)行角度和的三角函數(shù)變換，獲得二維矩陣，將矩陣保存為圖片，獲得TCP流量圖片模型和UDP流量圖片模型；

步驟3、模型特征提取：

基于建立的TCP流量圖片模型和UDP流量圖片模型，分別提取兩個(gè)模型的顏色矩特征，獲得共五個(gè)特征值，具體步驟為：

步驟3.1、對(duì)于TCP流量圖片模型，提取其R通道一階矩和B通道二階矩；

步驟3.2、對(duì)于UDP流量圖片模型，提取其R通道一階矩、B通道一階矩和B通道二階矩；

步驟4、攻擊判定檢測(cè)：

步驟4.1、將步驟3提取的五個(gè)特征值作為AHP算法的輸入，AHP算法是指層次分析法算法，使用AHP算法對(duì)五個(gè)特征進(jìn)行計(jì)算打分，得到一個(gè)分?jǐn)?shù)值；

步驟4.2、將此分?jǐn)?shù)值輸入到訓(xùn)練好的K臨近值分類器進(jìn)行分類，若K臨近值分類器的輸出標(biāo)簽值與存在攻擊時(shí)設(shè)定的標(biāo)簽值相符，則判定該時(shí)間窗口內(nèi)網(wǎng)絡(luò)發(fā)生了低速率拒絕服務(wù)攻擊。

2.根據(jù)權(quán)利要求1中所述的低速率拒絕服務(wù)攻擊檢測(cè)方法，其特征在于，步驟4.2對(duì)K臨近值分類器的輸出標(biāo)簽值進(jìn)行判定的具體操作為：定義標(biāo)簽值0對(duì)應(yīng)不存在低速率拒絕服務(wù)攻擊時(shí)的分?jǐn)?shù)值，標(biāo)簽值1對(duì)應(yīng)存在低速率拒絕服務(wù)攻擊時(shí)的分?jǐn)?shù)值，則判定是否存在低速率拒絕服務(wù)攻擊的具體準(zhǔn)則為：若K臨近值分類器輸出的標(biāo)簽值為0，則判定當(dāng)前窗口內(nèi)不存在低速率拒絕服務(wù)攻擊，若K臨近值分類器輸出的標(biāo)簽值為1，則判定當(dāng)前時(shí)間窗口內(nèi)存在低速率拒絕服務(wù)攻擊。

3.根據(jù)權(quán)利要求1中所述的低速率拒絕服務(wù)攻擊檢測(cè)方法，其特征在于，對(duì)于步驟4.2使用的K臨近值分類器，其訓(xùn)練集為同時(shí)包含不存在低速率拒絕服務(wù)攻擊和存在此攻擊的分?jǐn)?shù)值序列以及其對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽值序列，其中，分?jǐn)?shù)值序列中每一個(gè)分?jǐn)?shù)值的獲得方式與權(quán)利要求1中所述的步驟一致，標(biāo)簽值序列中的每一個(gè)標(biāo)簽值由人為給定。