论文研究基于时间序列分析的SYNFlooding源端检测方法.pdf

提出了一种基于时间序列分析从源端对SYNFlooding攻击进行检测的方法。该方法是为了从源端对网络流量进行检测并预测,从而判断是否发生了SYNFlooding攻击,为受害者端及时响应提供依据;利用攻击网络流量的自相似性,采用BloomFilter提取数据流特征信息,构造网络流量时间序列,建立自回归预报模型;通过动态预测网络流量并与设定的阈值进行比较来对攻击预警,提前作出响应。仿真实验结果表明,该方法能准确地统计出网络中数据包和新源IP数据包的出现次数,具有较好的检测率和较低的误报率,能够较准确地预测出下一时间段甚至几个时间段的网络流量,能为有效防御SYNFlo