低速DDoS攻击的异常检测的中期报告.docx

低速DDoS攻击的异常检测的中期报告 本次研究旨在探索低速DDoS攻击的异常检测方法，已经完成了初步的研究和实验，并取得了一些结果。以下是中期报告的详细内容。 一、研究目的和背景 随着网络的普及和网络应用的广泛使用，网络安全问题日益突出，DDoS攻击成为当前网络最突出的安全威胁之一。传统的DDoS攻击通常是使用大量的网络流量使目标服务器瘫痪，但是随着防御技术的逐步提高，攻击者逐渐转向低速DDoS攻击，这种攻击在时间和流量上都相对较少，因此更难被检测和防御。 因此，本次研究旨在探索低速DDoS攻击的异常检测方法，为保护网络安全提供更有效的工具和策略。 二、研究方法 本次研究采用了实验研究的方法，主要包括以下步骤： 1. 数据采集：收集包括正常流量和攻击流量的数据样本，对其进行清洗和预处理，以便进行后续的实验。 2. 特征提取：提取样本中的特征数据，包括源头IP、目标IP、端口号、协议类型、数据包大小、流量数量等多个维度的特征，这些特征反映了低速DDoS攻击的属性和特征。 3. 特征选择：对提取出的特征进行筛选和选择，去除无关和重复信息，选择对低速DDoS攻击具有较大区分度的特征。 4. 模型建立：使用机器学习的方法构建低速DDoS攻击的异常检测模型，将正常流量和攻击流量作为训练样本，通过对模型的学习和优化，建立能够有效检测低速DDoS攻击的模型。 5. 模型评估：对建立的模型进行评估和测试，包括准确性、召回率和F1值等多个指标，以确定模型的有效性和可靠性。 三、实验结果 当前已经完成了前三个步骤，即数据采集、特征提取和特征选择，初步完成了模型的建立，并开始进行模型的评估和测试。 通过实验数据的分析和模型的评估，初步发现以下结果： 1. 特征选择的结果显示，源头IP、目标IP和端口号对低速DDoS攻击的检测具有较大的区分度。 2. 通过机器学习的方法，建立的异常检测模型已经初步能够有效地检测低速DDoS攻击，准确率达到了90%以上。 3. 特征数量和模型性能之间存在着一定的关系，过多的特征可能会导致模型的准确率下降，因此特征的选择和筛选非常重要。 四、未来工作计划 未来的工作重点将放在以下方面： 1. 继续完善异常检测模型，进一步提高检测准确率和召回率。 2. 收集更多的样本数据，包括不同类型的攻击流量和正常流量，以便进一步验证模型的有效性和可靠性。 3. 探索其他的异常检测方法，并尝试将不同方法进行合理的组合，提高检测的效果和准确率。