基于BP神经网络的应用层DDoS检测方法

来源：计算机工程与应用杂志2019年第20期北京时间：

作者：景泓斐，张琨，蔡冰，余龙华

单位：1.南京理工大学 计算机科学与工程学院，南京 210094；2.国家计算机网络应急技术处理协调中心江苏分中心 网络安全处，南京 210003

摘要：CC（Challenge Collapsar）攻击通过模拟用户正常访问页面的行为，利用代理服务器或僵尸主机向服务器发送大量http请求，造成服务器资源耗尽，实现应用层DDoS。目前，对于CC攻击的检测已经取得了一些进展，但由于CC攻击模拟用户正常访问页面，与正常网页访问特征较为相似，导致攻击识别较为困难，且误报率较高。根据CC攻击的特点，结合包速率、URL信息熵、URL条件熵三种有效特征，提出一种基于误差逆向传播（Back Propagation，BP）神经网络的CC攻击检测算法。在真实网络环境中的实验结果证明，该模型对中、小型网站能准确地识别正常流量与CC攻击流量，对大型网站也有较为准确的检测结果。

关键词：CC攻击,分布式拒绝服务（DDoS）,攻击检测,神经网络