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基于模糊综合评判的应用层DDoS攻击检测方法研究的中期报告

前言

DDoS攻击的威胁已经在现实中得到体现，对于网络安全问题，更是需要引起高度重视。本研究将基于模糊综合评判的方法，对DDoS攻击进行检测和防范，以提高网络安全水平。本报告就研究的现状、研究思路及初步实验结果进行阐述。

一、研究的现状

如今，越来越多的攻击手段都使用DDoS攻击，网络安全境况也越来越复杂。传统的检测方法已经无法应对这种高度复杂化的攻击。因此，需要针对DDoS攻击进行更加深入的研究和探索。

针对DDoS攻击检测，当前研究主要有以下几种方法：

1.基于攻击流量的检测方法

这种方法是将网络流量的状态和流量的特征分析最终对网络流量进行判定，在流量正常的情况下，可以有效地区分DDoS攻击流量，但这种方法对网络环境较为单一的网络运行甚至有可能发生误报判的情况。

2.基于行为监控的检测方法

这种方法通过监控网络中各种行为和流量，检测和分析可能存在的DDoS攻击。这种方法受网络环境影响小，也能够对DDoS攻击进行有效识别。

3.基于机器学习的检测方法

这种方法是通过将机器学习应用于DDoS攻击检测中，使计算机能够自动学习和识别网络中的DDoS攻击，提高了攻击识别的准确度和速度。

二、研究思路

本研究将以基于流量的检测方法为基础，通过构建模糊综合评判模型，对DDoS攻击进行检测和防范。

模糊综合评判技术是一种综合利用多种评判方法进行综合评判的方法。本研究将从多个角度对流量进行评判，并将各项得分进行权重分配，在整体综合的评判下判定是否存在DDoS攻击。

具体实现思路如下：

1.数据采集和预处理：在网络环境下，对网络流量进行采集和预处理，提取各个主机的流量数据特征。

2.特征提取和筛选：对采集的数据进行分析和提取特征，并筛选出大概率会出现DDoS攻击的特征。

3.模型构建：将特征通过模糊综合评判模型进行处理和计算，得到每个主机处于DDoS攻击下的概率。

4.综合评判：根据先验知识和经验将各项得分进行重新权重分配，从而得到DDoS攻击发生的概率。

5.报警防御：当DDoS攻击的发生概率超出阈值时，进行报警和防御等措施，从而保证网络安全。

三、初步实验结果

为了验证本研究的可行性和有效性，进行了以下实验。

1.数据采集和预处理：在测试环境下，收集流量数据，并进行数据处理和预处理。

2.特征提取和筛选：将处理后的数据，提取出来可能会出现DDoS攻击的特征作为模型的输入。

3.模型构建：采用模糊综合评判模型，对输入的特征进行评判，得到各个主机出现DDoS攻击的概率。

4.综合评判：根据先验知识、经验及相应的统计数据将各项得分进行重新权重分配，从而得到DDoS攻击发生概率。

5.报警防御：当DDoS攻击的发生概率超出设定的阈值时，进行报警和防御措施。

初步实验结果表明，本研究的方法对DDoS攻击的检测和防范能够起到一定的作用，但仍有待不断地优化和改进。

四、结论

本研究采用基于模糊综合评判的应用层DDoS攻击检测方法，从多个角度对流量进行评判，将各项得分进行重新权重分配，从而提高了DDoS攻击检测的准确度和速度。初步实验结果表明，该方法能够有效地识别和防范DDoS攻击。