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公开(公告)号：CN110062011A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910461918.9
申请日：2019-05-30
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于V-SVM的DDoS攻击检测方法及装置，属于通信技术领域。其中，方法包括：采集多个历史网络流量数据样本，计算每个基于V-SVM网络流量数据样本的九元组NSAF特征；对基于V-SVM九元组NSAF特征进行归一化处理，并根据PCA技术对经过归一化处理的基于V-SVM九元组NSAF特征进行降维，得到训练集；构建V-SVM分类模型，并利用基于V-SVM训练集对基于V-SVM的分类模型进行训练，获得最优拉格朗日乘子；根据基于V-SVM最优拉格朗日乘子求得决策函数，并利用基于V-SVM决策函数判断当前网络是否发生DDoS攻击。本发明相较于现有技术检测DDoS攻击的方法，提高了准确率、降低了误报率，同时还提高了攻击检测的稳定性和时效性。
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