胡中功，程思婷，沈斌，陈爱杰

武汉工程大学电气信息学院，湖北武汉 430205

DDoS攻击检测模型的设计

胡中功，程思婷，沈斌，陈爱杰

武汉工程大学电气信息学院，湖北武汉 430205

为了有效检测服务器是否受到DDoS攻击，设计了一种基于朴素贝叶斯分类算法的DDoS攻击检测模型.首先大量抓取服务器数据包，选择受到DDoS攻击时产生较明显变动的5种特征数据作为基本参数，所有数据可分为受攻击与未受攻击两类.然后利用正态分布函数拟各合特征量的分布情况，并计算出各个特征量的条件概率.最后，选取测试数据，得到测试数据在贝叶斯公式下被分为受攻击与未受攻击两类的后验概率，并通过比较此两个后验概率值的大小，判断出服务器是否受到DDoS攻击.该模型经MATLAB仿真实验的验证，获得了较高的准确率，保证了对DDoS攻击的有效检测，并由C＋＋代码进行实现.

DDoS攻击；朴素贝叶斯分类算法；特征数据；正态分布函数；检测模型

分布式拒绝服务（Distributed Denial of Service，DDoS）攻击，是通过大量合法的请求，占用大量的网络资源，使受害主机或网络不能及时接收并回应外界请求，以达到使网络瘫痪的目的. DDoS攻击容易实现且难以防范，它是一种在所有针对Internet攻击中，非常常见的攻击方式.DDoS攻击已经是当前网络安全所面临的最严峻的威胁之一［1-3］.

2013年3月，Spamhaus、CloudFlare遭到攻击，攻击流量峰值达到每秒300 Gbit，“差点瘫痪欧洲网络”；2014年2月，受攻击对象为CloudFlare客户，据称当时包括维基解密在内的78.5万个网站安全服务受到影响；2014年12月，阿里……