基于ANN与KPCA的LDoS攻击检测方法

低速率拒绝服务(LDoS,low-rate denial of service)攻击是一种新的面向TCP协议的攻击方式,它具有攻击速率低、隐蔽性强的特点,很难被传统DoS攻击检测措施发现。针对其特点,采用网络大数据分析技术,从路由器队列中挖掘一种LDoS攻击特征,将核主成分分析(KPCA,kernel principal component analysis)方法与神经网络结合,提出一种新的检测LDoS攻击的方法。该方法将路由器队列特征采用KPCA降维,作为神经网络输入,再利用BP神经网络自学习能力生成LDoS分类器,达到检测LDoS攻击的目的。实验结果表明该方法有较好的检测有效性和较低的计算