关键词:
人工蜂群算法
计算机
网络
DDoS
防御
摘要:
现代DDoS攻击往往采用混合攻击模式,攻击者会同时结合多种攻击类型。而不同类型的攻击流量具有不同特征,当它们混合在一起时,会干扰防御系统对攻击特征的准确识别,导致DDoS攻击防御性能下降。在此背景下,文章研究了基于人工蜂群算法的计算机网络DDoS攻击防御技术。首先,构建计算机网络DDoS攻击特征提取模型,对特征进行提取。然后,根据提取到的DDoS攻击数据特征,应用人工蜂群算法对攻击行为进行辨识。最后,针对辨识出的攻击行为进行防御。在防御过程中,采用TSD防御策略对网络端口进行封禁,并对报文进行过滤,仅保留非攻击报文来完成攻击防御。实验结果表明,实验组的振幅在0~1 kbps范围内,网络流量受到的攻击程度最低;在防御机制启动后,成功封禁了攻击端口,报文速率降到了100 pps,如预期回归正常水平,能够减少产生的额外报文,从而完成更好的攻击防御。