基于隐马尔可夫模型的多级残差网络DDoS攻击检测

传统检测方法很难及时辨别出DDoS攻击的种类与方式,针对这一问题,基于隐马尔可夫模型研究了一种新的多级残差网络DDoS攻击检测方法。该检测方法可以在DDoS攻击多级残差网络时,应用相关公式提取DDoS攻击中的可观参数与隐含参数,并利用这些参数分别建立隐含状态转移概率矩阵与观测状态转移概率矩阵排列,计算DDoS攻击因子,通过对DDoS攻击因子进行详细的判定与分析,判断多级残差网络中否存在DDoS攻击。为了验证检测方法的效果,设定对比实验,结果表明,基于隐马尔可夫模型的多级残差网络DDoS攻击检测方法,具有检测时间短、检测准确率高的优点。