基于动态阈值的可变速率DDoS攻击检测方法

针对可变速率DDoS攻击检测难的问题,提出了一种基于动态阈值的可变速率DDoS攻击检测方法。该方法根据DDoS攻击流量特征,生成动态阈值,并应用冻结机制防止动态阈值参数被攻击流量污染,同时结合网络流的特征,使用BiLSTM模型双向学习经过时间分割的网络流量,提取更多特征,识别可变速率DDoS攻击。在NSL-KDD数据集上进行实验,召回率达到98%,精度达到95%。实验表明:相比于固定阈值DDoS和传统动态阈值DDoS攻击检测方法,本文提出的方法在检测精度上有所提升,对DDoS攻击的检测能力有了显著提高。