Detecting Ddos with Wavelet Clustering.pdf

1、無線電通信快速發(fā)展的今天，網(wǎng)絡在其中扮演的角色越來越突出，而相應的安全問題也越來越成為人們關注的焦點。入侵檢測系統(tǒng)作為保護網(wǎng)絡安全的重要手段之一，研究者們已經(jīng)為此投入了大量精力應對方式和途徑越來越多樣化的網(wǎng)絡攻擊。在這篇論文中提出了一種結(jié)合小波變換、聚類分析和應用熵值標記聚集的檢測分布式拒絕服務攻擊（DDOS）的入侵檢測系統(tǒng)。本算法中采用基于網(wǎng)格的聚類分析算法正是由于其具有快速尋找相似聚類的特征和無需多次驗證的特點。小波變換聚類分析具備

2、的一些特點使其在所設計的系統(tǒng)中檢測效果優(yōu)于其他聚類手段。其多重解析特性可以使我們在應用小波變換時平衡精確性和時間復雜度，從而更高效的尋找并確認形狀不可預知的群聚，也正是因為如此，了以利用此系統(tǒng)來檢測不同類型的DDOS攻擊者。小波變換聚類分析技術特有的時域頻域同時分析性質(zhì)可以將信號在不同頻分裂成不同成分，這使得其在網(wǎng)絡異常檢測產(chǎn)生了十分重要的影響。哈爾小波變換的快速計算性質(zhì)和對于處理帶有突然跳轉(zhuǎn)性質(zhì)信號的優(yōu)勢是將其應用在本次算法設計中重要