一种基于网络熵的计算机攻击建模实践算法

基于相对熵理论的网络DoS攻击检测算法

关键词：网络信息安全；绝服务攻击；对熵；息熵；测算法拒相信检
中图分类号：Ｎ１；Ｐ９．８Ｔ９８Ｔ３３０文献标识码：Ａｄｉ１．９９ｊｉｎ１０ —８３．０１０．２ｏ：０３６／．ｓ．０１９ｘ２１．３００ｓ
Ｋｅｒｓ：ｅｗｏｋｉｆｒａｉｎｓｃｒｔＤｏｔｃｒｌｔｅｅｔｏｙ；ｎｏａｉｎｅｔｐｄｔｃｉｎａｇｒｔｙｗｏｄｎｔｒｎｏｍｔｏｅｕｙ；Ｓａｔｋ；ｅａｉｎｒｐｉｒｔｎｒｙ；ｅｅｔｏｏｈｉａｖｆｍｏｏｌｉｍ
ＡｂｔａｔＢａｅｎｔｅｔｅｒｆｒｌｔｅｅｔｏｙａｄｔｅｓｌ — ｓｍｉａｉｙｏｅｗｏｋｔａｆａＲｅａｉｅＥｔｏｙｓｒｃ：ｓｄｏｈｈｏｙｏｅａｉｎｒｐｎｈｅｆｉｌｒｔｆｎｔｒｒｆｃ，ｌｔｖｎｒｐｖｉ
ＥＲＤｇｒｔａｉｈｒｄｔｃｉｎｐｅｉｉｎｃｍｐｒｄｗｉｎｏｍａｉｎｅｔｐｅｅｔｏｇｒｔｍ．ｌｉｍａｏｈｈａｈｇｅｅｅｔｒｃｓｏｏａｅｔｉｆｒｔｎｒｙｄｔｃｉｎａｏｉｈｓｏｈｏｏｌ
ｉｄｉｅｃａｇｓｏｌｉｎｒｙＶｕｓａａｊｉｎｍｓＴｅｅｐｒｅｔｅｕｓｓｏａｔｎｔｊｇｇｔｈｎｅｆｅｔｅｅｔｐａｅｔｄｎｇｔｅ．ｈｘｅｍｎａｒｓｌｈｗｔｔｈｇｏｕｎｈｒａｖｏｌｏｉｉｉｌｔｈｅ

基于信息熵的标称变量聚类算法研究

Ａｂｔａｔｈｕｈａａｙｉｇｔｅｃａａｔｒｔｓｏｏｎａａｌｓｅｎｇｒｈｏｏｎａａｂｓｄｏｎｒｐｓｒｃ：Ｔｒｇｎｌｚｎｈｒｃｅｓｉｆｎｍｉａｄｔ，ｃｕｔｒｇａｏｔｍｆｎｍｉａｄｔａｅｎｅｔｙｏｈｉｃｌｉｌｉｌｏ
ｓｍｉｒｒｓｏｄｗｓｃｃｌｔｄｄｒｃｙｂｉｇｄｔ．Ｔｅｅｐｒｎａｅｕｔｓｏｈｔｔｓａｇｒｔｍｓｆａｉｌｎｉｌｉｔｅｈｌａａｕａｅｉｔｙｕｎａａａｔｈｙｌｅｌｓｈｘｅｍｅｔｒｓｓｈｗｔａｈｌｏｈｉｅｓｅａｄｉｌｌｉｉｂ
基于信息熵的标称变量聚类算法研究
王燕
（州理工大学计算机与通信学院，肃兰州７０５）兰甘３００
（ａｇａ＠ｓｈ．ｏ）ｆｎｙｎｏｕｃｍｗ
摘
要：通过对标称数据的分析，出了一种基于信息熵和层次聚类思想的标称数据聚类算法。提
ｅｅｔｖ．ｆｃｉｅ
Ｋｅｒｓｎｒｐ；ｌｓｒｎ；ｏｎａａｙｗｏｄ：ｅｔｙｃｕｔｉｇｎｍｉａｄｔｏｅｌ
经典的聚类分析方法如Ｋｍａｓ算法、 —ｅｎ层次聚类算法等
都是面向数值属性的数据集合。这样的数据在进行相似性度量的时候，通常采用距离度量的方法，当两个对象之间的距离小于某个给定的阈值时，就认为这两个对象是属于同一个类别的。但是，在数据挖掘的应用中经常会遇到标称变量，即属性值不是数值型的，而是用语言或离散值来定性描述，性如别、颜色等。由于标称变量的属性值是离散的，值与值之间没有自然的序关系，因此很难用距离来度量其两个对象之间的相似性。这使得面向标称变量的聚类算法的设计更加困难。目前已有的面向标称变量的算法还比较有限，主要包括ＫＭｏｅ，ＴＲ，ＯＫ和ＣＣＵ［。ＫＭｄｓ．ｄｓＳＩＲＲＣＡＴＳ等．ｏｅ算

网络攻击行为建模及其检测技术研究

网络攻击行为建模及其检测技术研究随着互联网和智能化设备的普及，网络安全问题也越来越引起人们的重视。

一些恶意攻击者利用漏洞进行网络攻击，给互联网带来了巨大的威胁。

为了提高网络安全防范能力，网络攻击行为建模及其检测技术逐渐成为了研究热点。

一、网络攻击行为建模网络攻击行为建模是指对网络攻击行为进行形式化描述和建模，以便更好地理解攻击者的行为和规律。

网络攻击行为建模的两个重要方面是攻击者行为和受攻击网络结构。

攻击者行为建模将攻击者的攻击活动转化为能够量化分析的数学模型。

一般来说可以使用分层模型、概率有限状态机等模型来描述攻击者活动，从而确定攻击者的目标、行为、策略等。

受攻击网络结构建模是对网络安全模型进行描述，以正确模拟网络中的各种攻击场景。

在这个方面的研究中，一个关键就是考虑网络结构动态特性，而不是只考虑现有网络结构。

二、网络攻击行为检测技术网络攻击行为检测技术是指运用各种技术手段和算法来发现和识别恶意攻击行为。

网络攻击行为检测主要分为两个方面：基于特征的检测和基于关联规则的检测。

基于特征的检测主要是通过识别网络流量中的异常或者特征，来判断当前是否受到攻击。

常见的特征包括流量大小、协议类型、源IP地址、目标IP地址、端口号等。

基于关联规则的检测则是通过建立规则来发现恶意网络流量。

关联规则是指网络攻击的行为模式，可以通过统计学工具来识别。

这种方式的主要优势在于可以发现那些被特征检测方法所忽视的攻击。

三、网络攻击行为建模和检测技术的应用网络攻击行为建模和检测技术的优越性在于不仅可以防止大规模的攻击事件发生，同时可以阻止小规模的单个恶意用户的攻击行为。

在实践中，网络攻击行为建模和检测技术已经广泛应用于各类网络攻击防御系统之中。

高效的检测技术能够提高网络安全防护系统的准确度和效率，从而有效防止攻击事件的发生。

总而言之，网络攻击行为建模及其检测技术的研究对提高网络安全水平至关重要。

随着技术的不断进步，网络攻击也变得越来越难以检测。

无线传感器网络中基于熵评判的关联支配集构造算法

传感器网络中进行数据冗余缩减，中提出了一个基于熵评判的关联支配集构造算法（ＥＤ）算法首先通过评文ＥＣＳ，价高斯随机变量的熵值来判断网络节点间的数据相关性，后分布式地构造一个关联图，后根据关联图信息移然最
除网络中的冗余节点，建一个连通关联支配集．于连通关联支配集的数据采集策略能在密集无线传感器网络构基中进行高效的数据冗余．显延
”（北大学软件学院东沈阳
（东北大学信息科学与工程学院沈阳ｌ０１）１８９
”（克萨斯大学阿灵顿分校计算机科学与工程系美国德克萨斯德
７０９６１）
摘要
无线传感器网络通常是密集分布的，因此相邻网络节点感知的数据之间具有很大的相关性．了在无线为
ｃｒｅａｉｎｄｍｉａｉｇｓｔｂｙｒｍｏｉｅｎｄｎｔｓｎｓｄｓＤａａｇｔｒｎｇｐｏｉｉｓｗｉｈｔｏｒｌｔｏｏｎｔｎｅｅｖｎｇｒｄｕａｅｏｒｎｏｅ．ｔａｈｅｉｌｃｅｔｈｅ
和
ＷｉｅｅｓＳｎｏｔｒｓｒｌｓｅｓｒＮｅｗｏｋ
ＹＵｉＹｕｎＷＡＮＧｎｇＷｅ。Ｒｕ — ” Ｘｉ — ｉ

基于信息熵聚类的DDoS检测算法

ＤｏＤＳ攻击者采用多种服务攻击程序组合起来，同时
① 收稿时间：０１ — ３２；２０ — ４收到修改稿时间：０１ — ５００２０—６０
确定ＤｏＤＳ攻击检测的阑值，并根据阈值来更新正常行为的特征训练集或做出攻击响应。实验结果显示，这种方法可以快速完成训练与测试工作，能够有效检测ＤｏＤＳ攻击。关键词：分布式拒绝服务；信息熵；Ｋｍｅｎ算法 — ａｓ
ＤＤｏｔｃｉｎＡｌｏｉｈＢａｅｎＣｌｔｒｏｔｏｙＳＤｅｅｔｏｇｒｔｍｓｄｏｕｓｅｆＥｎｒｐ
１引言
近年来，互联网上不断遭受大规模的Ｄｏ攻击，ＤＳ有效地检测和阻止ＤｏＤＳ攻击一直以来是构建网络安全的重要组成部分。Ｄｏ具有分布式特性以及攻击者伪造源ＩＤＳＰ地址，而且随意改变攻击报文内容，使得ＤＤＳ攻击特ｏ征难以提取，攻击源的位置难以确定，因此检测困难。文献…提出了通过监控新的ｌ地址数量来实现ＤＤＳＰｏ检测的方法，但是如果攻击者事先让傀儡机采用欺骗的源地址向被攻击目标发送正常访问数据包，欺骗检测系统将这些ｌＰ地址存放进正常状态下出现过的ｌＰ
数据进行预处理，并进行熵值计算，然后对预处理的
结果实施Ｋｍｅｎ — ａｓ聚类，从而有效地检测出不同类
型的ＤｏＤＳ攻击。
２ＤＤＳｏ特征分析
Ｄｏ攻击时，大量的傀儡机被控制同时发起攻ＤＳ
地址数据库，将会出现漏警的问题。文献１３出了一２１，提
计算机系统应用

一种基于信息熵的web信息提取的方法研究

一种基于信息熵的web信息提取的方法研究摘要:web页的噪声数据影响了文本提取算法的效率。

提出了基于信息熵和DOM树的提取web正文信息的方法,利用文档对象模型技术提取网页包含的内容,将得到的信息融合成信息列表,再利用熵原理从信息列表中识别出网站的真正重复信息和正文信息。

实验结果验证了方法的有效性。

关键词:web内容挖掘信息提取DOM随着互联网的飞速发展,web上的网页数目正以指数级的爆炸性趋势增长。

面对如此巨大的资源,在web上检索及发现有价值的信息已成为一项重要的任务。

在网页中除了表达主题的正文内容外,还有与主题内容无关噪音内容。

有效地清除网页噪音并抽取网页正文是提高基于Web的应用程序处理结果准确性的一项关键技术,已成为基于web的信息系统预处理环节中一项必不可少的工作。

包方法是web信息提取的重要方法之一[2]。

基于网站结构的信息提取方法是一种比较直接有效的方法,该方法是在特定网站结构的基础上编写相应的包,当网站结构发生变化后,必然导致包的重写,人工创建包是耗时的。

文献[3]提出一种包归纳系统,能够自动创建包。

文献[4]提出了BWI,使用了增加技术。

文献[5]提取层次信息包归纳系统,将网页看成树结构文件。

以上包归纳系统都需训练已有标记的网页,自动创建包。

包归纳系统用于从半结构化数据中提取结构化数据,但正文信息不是结构化数据。

提出了一种基于信息熵和DOM的web 正文信息提取算法。

将文件转化为树结构。

通过分析树结构,提取各种信息,根据包含结点个数和出现频率提取出正文信息。

1 算法描述以文档对象模型为基础,把所要提取的信息在DOM树结构中做上“标记”,提取各种信息,得到信息列表,从信息列表中识别正文信息。

算法过程图如图1。

KIE分析网页树结构,提取信息列表。

KIS根据熵原理,排序信息列表。

IF根据结点内容长度,过滤噪声信息,提取出正文信息。

1.1 算法前提前提:内容相近的网页被组织在一起;正文信息的内容长度较长;正文内容中不包含太多的链接。

信息熵的计算及实现

认知实习报告题目 __信息熵的计算及实现_________ _ （院）系数理系 ___________ 专业 _______信息与计算科学__________________ 班级_ _ 学号_ 20081001 _学生姓名 _ _导师姓名_ ___ ________完成日期 ________2011年12月23日___________信息熵的计算及实现信息与计算科学专业：指导教师：摘要：信息的销毁是一个不可逆过程，一般而言，当一种信息出现概率更高的时候，表明它被传播得更广泛，或者说，被引用的程度更高。

我们可以认为，从信息传播的角度来看，信息熵可以表示信息的价值。

这样我们就有一个衡量信息价值高低的标准，可以做出关于知识流通问题的更多推论。

本文讨论了一维几种熵的计算方法：离散信源的熵、图像熵的一维熵和二维熵、基于信息熵的Web 页面主题信息计算方法，并给出一定的理论分析和数值实验以及数值实验结果。

关键字：离散信源的熵、图像熵、Web 页面主题信息1 引言信息论之父 C. E. Shannon 在 1948 年发表的论文“通信的数学理论（ AMathematical Theory of Communication ）”中， Shannon 指出，任何信息都存在冗余，冗余大小与信息中每个符号（数字、字母或单词）的出现概率或者说不确定性有关。

Shannon 借鉴了热力学的概念，把信息中排除了冗余后的平均信息量称为“信息熵”，并给出了计算信息熵的数学表达式。

2 问题提出信源的平均不定度。

在信息论中信源输出是随机量，因而其不定度可以用概率分布来度量。

记 H(X)＝H(P1，P2，…，Pn)＝P(xi)logP(xi)，这里P(xi)，i ＝1，2，…，n 为信源取第i 个符号的概率。

P(xi)=1，H(X)称为信源的信息熵。

2.1 离散信源的熵利用信息论中信息熵概念，求出任意一个离散信源的熵（平均自信息量）。

基于信息熵检测的DDoS攻击识别

基于信息熵检测的DDoS攻击识别DDoS（分布式拒绝服务）攻击是当今网络安全领域中一种常见而具有破坏性的攻击手段。

传统的DDoS攻击识别方法主要基于流量特征分析和行为模式识别，但随着攻击技术的不断演进，传统方法已经无法满足实时高效的攻击识别需求。

本文将基于信息熵检测方法，提出一种新的DDoS攻击识别方案。

一、概述在介绍基于信息熵检测的DDoS攻击识别之前，首先了解什么是信息熵。

信息熵是度量信息的不确定性或不规则性的一个指标，它的值越大表示信息越不规则，反之越小表示信息越规则。

在网络领域中，信息熵可以用来测量流量的不确定性，从而判断网络是否受到攻击。

二、基于信息熵的DDoS攻击识别方法基于信息熵的DDoS攻击识别方法利用信息熵的变化来判断网络是否受到DDoS攻击。

其主要步骤如下：1. 收集流量数据：通过网络监测设备或流量采集器收集网络流量数据，包括源IP地址、目的IP地址、端口号等信息。

2. 计算信息熵：将收集到的流量数据进行处理，计算每个时间段内的信息熵。

信息熵的计算可以采用离散熵或连续熵的方法，根据实际情况选择合适的计算方式。

3. 建立基准模型：根据正常的网络流量数据建立基准模型，包括信息熵的变化范围和波动性。

可以通过历史数据或者机器学习算法来建立基准模型。

4. 检测异常情况：将计算得到的信息熵与基准模型进行比较，判断是否存在异常情况。

当信息熵超出基准范围或波动性明显增大时，可能表示网络受到DDoS攻击。

5. 发出警报：一旦检测到异常情况，系统将发出警报，并采取进一步的防御措施，如封锁源IP地址、增加防火墙规则等。

三、优势和应用前景基于信息熵的DDoS攻击识别方法相比传统方法具有以下优势：1. 实时性：信息熵的计算可以在实时流量中进行，因此可以实时监测网络流量，及时发现DDoS攻击。

2. 高效性：基于信息熵的方法可以通过对信息熵的变化进行分析，减少对流量数据的存储和分析需求，从而提高识别效率。

基于复合熵和证据理论的抗ＳＳＤＦ攻击协作频谱感知方法

第４５卷　第１１期２０２３年１１月系统工程与电子技术ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＶｏｌ．４５　Ｎｏ．１１Ｎｏｖｅｍｂｅｒ２０２３文章编号：１００１５０６Ｘ（２０２３）１１３６６３０８　网址：ｗｗｗ．ｓｙｓｅｌｅ．ｃｏｍ收稿日期：２０２２０７１４；修回日期：２０２２１１２１；网络优先出版日期：２０２２１２２８。

网络优先出版地址：ｈｔｔｐｓ：∥ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／１１．２４２２．ＴＮ．２０２２１２２８．１２５５．０１０．ｈｔｍｌ基金项目：国家自然科学基金（６２００１１３９）资助课题通讯作者．引用格式：苑申昊，陈增茂，刁鸣，等．基于复合熵和证据理论的抗ＳＳＤＦ攻击协作频谱感知方法［Ｊ］．系统工程与电子技术，２０２３，４５（１１）：３６６３３６７０．犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋：ＹＵＡＮＳＨ，ＣＨＥＮＺＭ，ＤＩＡＯＭ，ｅｔａｌ．ＣｏｏｐｅｒａｔｉｖｅｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇｍｅｔｈｏｄａｇａｉｎｓｔＳＳＤＦａｔｔａｃｋｓｂａｓｅｄｏｎｃｏｍｐｏｓｉｔｅｅｎｔｒｏｐｙａｎｄｅｖｉｄｅｎｃｅｔｈｅｏｒｙ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０２３，４５（１１）：３６６３３６７０．基于复合熵和证据理论的抗犛犛犇犉攻击协作频谱感知方法苑申昊１，陈增茂１，２，，刁　鸣１，孙志国１，孙溶辰１（１．哈尔滨工程大学信息与通信工程学院，黑龙江哈尔滨１５０００１；２．哈尔滨工程大学工业和信息化部先进船舶通信与信息技术重点实验室，黑龙江哈尔滨１５０００１）摘　要：针对协作频谱感知中，频谱感知数据篡改（ｓｐｅｃｔｒｕｍｓｅｎｓｉｎｇｄａｔａｆａｌｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ＳＳＤＦ）攻击导致的感知性能恶化问题，在次级用户中恶意用户占比小于一半的情况下，提出一种基于复合熵和证据理论的抗ＳＳＤＦ攻击协作频谱感知方法。

基于信息熵的特征选择算法研究

基于信息熵的特征选择算法研究在机器学习和数据挖掘领域，特征选择是极其重要的一个环节。

通过去除冗余和无关的特征，特征选择可以帮助提高模型的性能和效率。

基于信息熵的特征选择算法是一种常见的特征选择方法，其基本思想是通过计算每个特征的信息熵来评估其重要性。

信息熵的概念源于信息论，它用于度量一个随机变量的不确定性。

在特征选择中，信息熵可以用于衡量一个特征对于分类或预测任务的贡献程度。

具体来说，信息熵低的特征意味着该特征对于分类或预测任务更有价值，因为这些特征能够提供更多的确定性。

基于信息熵的特征选择算法主要有两种：基于互信息的特征选择算法和基于单变量特征选择算法。

互信息是一种非线性的信息度量方法，它可以用于衡量两个随机变量之间的相关性。

在特征选择中，基于互信息的特征选择算法通过计算每个特征与目标变量之间的互信息来评估特征的重要性。

具体来说，互信息大的特征意味着该特征与目标变量有较强的相关性，因此对于分类或预测任务更有价值。

对于每个特征，计算其与目标变量之间的互信息。

单变量特征选择算法是一种更为简单的特征选择方法，它主要用于去除冗余和无关的特征。

该方法通过计算每个特征的信息熵来评估其重要性，并只选择信息熵低的特征。

可以使用一些启发式方法（如递归）进一步优化选择的特征。

需要注意的是，基于单变量特征选择算法虽然简单，但是它只能考虑每个特征单独的信息熵，而无法考虑特征之间的相关性。

因此，在某些情况下，它可能会漏选一些对于分类或预测任务有用的特征。

基于信息熵的特征选择算法是一种有效的特征选择方法，它通过计算每个特征的信息熵来评估其重要性。

基于互信息的特征选择算法可以用于衡量特征与目标变量之间的相关性，而基于单变量特征选择算法则主要用于去除冗余和无关的特征。

在实际应用中，可以根据具体的需求和场景选择合适的算法来进行特征选择。

随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在众多领域得到了广泛应用。

特征加权与特征选择作为数据挖掘算法的关键步骤，对于挖掘出数据中的隐含信息和提高算法性能具有重要意义。

大学生数学建模论文

大学生数学建模论文题目：基于信息熵的社群网络模型及应用研究摘要：本文提出了一种基于信息熵的社群网络模型，并应用该模型进行社群发现和社群演化分析。

该模型能够考虑网络节点间的关联性，同时能够有效地提取社群间的关键特征。

通过实验分析，本文证明了该模型能够有效地识别社群，并能够对社群的演变过程进行预测。

该模型具有较好的推广和应用价值。

关键词：信息熵、社群网络、模型、发现、演化1. 引言社群网络是一种常见的网络结构，在现实生活中具有广泛的应用。

社群网络分析是社会学、心理学、计算机科学等多个领域的研究热点。

社群网络中的节点较为稠密、组织严密，节点间存在较多的相似性和联系。

社群网络的发现和演化分析是研究社群网络的基本问题。

社群网络的发现是指在给定的网络中寻找一个或多个社群的过程，其目的是帮助寻找节点之间的联系，发现潜在的新模式和趋势。

社群网络的演化分析是指监测社群网络随时间变化的过程，其目的是了解社群间的关系变化过程，对社群的趋势进行预测。

本文提出了一种基于信息熵的社群网络模型，在此基础上进行社群发现和社群演化分析。

模型能够充分利用网络节点间的关联性，识别节点所属的社群，有效地提取社群间的关键特征。

实验结果表明，该模型能够在不同的数据集上进行有效的社群发现，并能够预测社群的演化趋势，具有较好的推广和应用价值。

2. 相关工作社群网络分析是一个较为复杂的问题，已有不少相关研究。

传统的社群网络分析方法主要包括基于最大流量、最小割等方法。

近年来，基于模块度的社群网络分析方法受到了广泛关注。

模块度是一种评估社群划分质量的指标，主要通过计算社群内节点间的连接紧密度和社群间节点连接稀疏度之间的比率得到。

信息熵是一种度量随机事件不确定性的指标，其在社群网络分析中也有广泛的应用。

信息熵在社群网络中主要用于描述节点的复杂性、多样性和异质性。

基于信息熵的社群网络分析方法可以在不失准确性的前提下提取关键特征，对社群网络进行有效分析。

基于熵理论的DDoS攻击识别方法

基于熵理论的DDoS攻击识别方法近年来，随着互联网的快速发展，网络安全问题日益引起人们的关注。

DDoS（分布式拒绝服务）攻击作为一种常见的网络攻击手段，给网络服务造成了严重威胁。

因此，研究如何识别和防御DDoS攻击成为了当务之急。

本文将基于熵理论，探讨一种基于熵理论的DDoS攻击识别方法，通过熵值的计算与比较，实现对DDoS攻击的准确识别。

一、熵理论简介熵理论是信息论的基本概念之一，用于衡量信息的混乱程度。

在网络流量分析中，熵理论被广泛应用于识别DDoS攻击。

熵值的计算可以帮助我们判断网络流量是否处于正常状态，从而发现可能存在的DDoS攻击。

熵值的计算公式为：entropy = - Σ(p * log2(p))其中，p表示某一事件发生的概率。

二、DDoS攻击的特点在研究DDoS攻击识别方法之前，我们需要先了解DDoS攻击的特点。

DDoS攻击通常由大量的恶意流量发起，造成网络服务不可用。

攻击者通过使用多个僵尸主机发送大量请求，耗尽目标服务器的资源，导致网络瘫痪。

三、基于熵理论的DDoS攻击识别方法主要基于流量熵值的计算与比较。

具体步骤如下：1. 数据采集：从网络中获取流量数据，包括网络数据包和相关的协议信息。

2. 流量处理：对采集到的数据进行预处理，剔除无效的数据包和重复的数据。

3. 特征提取：从处理后的流量数据中提取特征，包括流量大小、流量分布、协议分布等。

4. 熵值计算：根据提取的特征，计算流量的熵值。

熵值的计算可以基于数据包或时间窗口进行。

5. 熵值比较：将计算得到的熵值与事先设定的阈值进行比较。

若熵值超过阈值，则认为存在DDoS攻击。

6. 告警处理：当熵值超过阈值时，触发相应的告警机制，及时采取措施应对攻击。

四、实验与评估为了验证基于熵理论的DDoS攻击识别方法的有效性，进行了一系列实验。

实验结果表明，该方法能够较为准确地识别DDoS攻击，并且具有较低的误报率。

五、总结与展望本文基于熵理论，提出了一种基于熵的DDoS攻击识别方法，通过计算流量的熵值，实现对DDoS攻击的准确识别。

基于小波分析与信息熵的DDoS攻击检测算法

ｔｈａｔｂａｓｉｓｗｅｐｒｏｐｏｓｅａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍＷＡＩＥ．ＴｈｅｎｅｗｌｇａｏｒｉｔｈｍｕｓｅｓｗａｖｅｌｅｔａｎａｌｙｓｉｓｔｏｃａｌｃｕｌａｔｅｔｈｅＨｕｒｓｔｉｎｄｅｘｏｆｎｅｔｗｏｒｋ
Ａｂｓｔｒａｃｔ
ＡｍｏｎｇｔｈｅＤＤｏＳ（ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＤｅｎｉａｌｏｆＳｅｒｖｉｃｅ）ａｔｔａｃｋｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓ。ｔｈｅｏｎｅｂａｓｅｄｏｎｓｅｌｆ－ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｏｆｎｅｔｗｏｒｋｔｒａｆｉｆｃｉＳ
ｗｅｌ１．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｅａｎａｂｒｓｅｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎｌａｓｅｌｆ－ｓｉｍｉｌａｉｒｔｙｂａｓｅｄｍｅｔｈｏｄａｎｄｔｈｅｅｖｅｎｔｓｏｆｔｒｆａｉｆｃａｎｏｍｌａｙｍａｙｃａｕｓｅｄｉｎｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋ，ｏｎ
ｔｒａｆｉｃａｎｄｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｉｎｆｏｍａｒｔｉｏｎｅｎｔｒｏｐｙｉｎｉｆｏｎｍａｒｔｉｏｎｔｈｅｏｒｙｔｏｍｅａｓｕｒｅｔｈｅｄｉｓｐｅｒｓｉｏｎｄｅ￣ｅｅｏｆｓｏｕｒｃｅＩＰａｄｄｒｅｓｓｅｓ．ＷＡＩＥｃａｎａｄａｐ — ｔｉｖｅｌｙｓｅｔｔｈｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓｔＯｄｅｔｅｃｔｔｈｅｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅｏｆａｔｔａｃｋｓａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｖａｉａｒｔｉｏｎｓｏｆＨｕｒｓｔｉ￣ｄｅｘａｎｄｅｎｔｒｏｐｙｖａｌｕｅｉｎｉｎｉｔｉａｌｓｔａｇｅ．Ｅｘｐｅｒｉ－ｍｅｎｔｓａｌＴｅｃａｒｒｉｅｄｏｕｔｕｓｉｎｇｔｈｅｄａｔａｓｅｔｉｓｓｕｅｄｂｙＬｉｎｃｏｌｎＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＭＩＴａｎｄｔｈｅｄａｔａｓｅｔｃｏｌｌｅｃｔｅｄｉｎｌａｂｏｒａｔｏｒｙｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｅｘｐｅｉｒｍｅｎｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅａｌｇｏｉｒｔｈｍｃａｎａｃｃｕｒａｔｅｌｙｄｅｔｅｃｔｔｈｅｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅｏｆａｔｔａｃｋｓ．

基于流连接信息熵的DDoS攻击检测算法

１概述
分布什拒绝服务攻击（ＤＳ，是一种分布式的、协作的Ｄｏ）大规模拒绝服务攻击，能在一定时间内，彻底使被攻击的网络丧失正常服务功能。随着ＤＳ攻击软件的出现，如Ｄｏ
基于对上述算法的研究，本文提出了一种分析网络流连接信息熵时间序列，运用非参数ＣＵＭ算法统计一个特征ＵＳ量，实现了ＤｏＤＳ攻Байду номын сангаас检测。该方法不需要了解攻击细节，能有效区分正常的流量增加与ＤｏＤＳ攻击所导致的流量增
ＤＤｏｔｃｓＤｅｅｔｏｇｒｔｍｓｄ０ＳＡｔａｋｔｃｉｎＡｌｏｉｈＢａｅｎＦｏＣｏｎｃｉｎＥｎｒｐｌｗｎｅｔｔｏｙｏ
ｚＡｏＪ－ｎＨｈ－ａｇＺＨＨｉｕ．ＵＺｉｎ．ＡＮＧＪａｊｇｉｎ
［ｙｗｏｄ］ＤＤＳａｔｋｃｒｅａｉｎｌａｋｔｆｗｃｎｅｔｎｅｔｐ（Ｃ；ｏ —ａａｔｃＣＵＭｌｏｔｍＫｅｒｓｏｔｃ；ｏｒｌｔａｐｃｅ；ｏｏｎｃｉｎｒｙＦＥ）ｎｎｐｍｅｉＵＳａｏｌｏｏｒｒａｇｒｈｉ
ｐｏｏｅ．ｔｓｓｎｎｐａａｔｉｒｐｓｄＩｅｏ — ｒｍｅｒｃＣＵＳｕＵＭｌｏｉｍｏｃｍｐｌｔｈｅｅｔａｋｏａｇｒｔｈｔｏｅｅｔｅｄｔｃｉｔｓｆＤＤｏｔａｋｓｔｍｉｉｚｓｔｅａｅａｅｄｌｙｏｅｅｔｎｆｒｏｎＳａｔｃＩｎｍｉｅｖｒｇｅａｆｄｔｃｉｏｈｏａｇｖｎｆｌｅａａｍａｅＩａｅｔｒｄｔｃｉｆｅｔｏｈｘｄｓｕｃＰｎａｄｍｅｔａｉｎｐｎｓＳＤＤｏＥｘｅｍｅｔｌｒｓｌｄｍｏｓｒｔｓｉｅａｓｌｒｒｔ．ｔｓｂｔｅｅｅｔｈｏｎｅｆｃｎｔｅｆｅｏｒｅＩａｄｒｎｏｄｓｉｔＯ ’ ｉｎｏＳ．ｐｒｉｎａｅｕｔｅｎｔａｅｔｉｄｌａｅｅｔｈｓｍｏｅｎｄｔｃｃＤＤｏＳａｔｃｓａｌｓｐｓｉｌｔｉｈｄｔｃｉｎａｃｒｃ．ｔａｋａｒｙａｏｓｂｅｗｉｈｇｅｅｔｏｃｕａｙｅｈ

熵权法数学建模

熵权法数学建模
熵权法数学建模是一种利用熵权原理来进行决策分析的方法。

它
是熵权博弈论的一个应用。

基于熵的权衡方法是利用动态网络的形式，将多目标决策问题转化为一系列节点状态的最优决策序列，其中平衡
加权优先考量的数学模型，对熵权法的综合结果最为重要。

这些决策
序列必须经历一系列不受控制的条件或业务限制，如和决策者定义的
优先顺序，约束条件，实时情报变化等，才能保证真实强大的综合能力。

熵权法数学建模也可以应用于系统选择，将多个可选系统的性能
评估变换为一系列的最优决策序列来考量系统的最终选择，从而使该
系统更具有可操作性、完整性、可预测性和可衡量性。

数学建模常用模型及算法

数学建模常用模型及算法数学建模主要是通过现实世界的数据，利用一定的数学方法和算法，借助计算机，使用一定的软件工具，结合相应的算法去建立一定的数学模型，从而对实际问题进行研究和解决，称之为数学建模。

常用的数学建模模型有基于概率的模型、基于最优性的模型、非线性规划模型、组合优化模型、灰色系统模型、网络流模型、层次分析模型、模糊系统模型等等，而常用的数学建模算法可以分为局部搜索算法、精确算法、启发式算法等三大类。

一、基于概率的模型1. 最大熵模型：是一种最大化熵的统计学方法，应用熵来描述不确定度，并在要求最大熵原则的条件下确定参数，从而最大程度的推广模型中的统计分布，从而达到优化的目的。

2. 贝叶斯模型：贝叶斯模型是基于概率的统计模型，用于描述各种随机现象，主要是通过贝叶斯公式结合先验概率以及似然度来推测结果，求出客观事件发生的概率。

二、基于最优性的模型1. 模糊优化方法：模糊优化方法是以模糊集，而不是确定性集，对优化问题加以解决，是一种基于最优性的模型。

它将目标函数和约束条件分解成模糊函数，然后形成模糊优化模型，用模糊图的方法求得最优解，使问题的解决变得更加容易和有效率。

2. 模拟退火算法：模拟退火算法通过数值模拟来求解最优性模型，是一种模拟对象的能量计算的算法，其本质为元胞自动机和目标函数的计算，基于物理反应速率理论实现，利用“热量”的概念，从而模拟从温度较高到低温过程，求解最终最优解。

三、非线性规划模型1. 单约束模型：单约束模型旨在求解目标函数，给定一个约束条件，求解一个最优解。

2. 线性规划模型：线性规划模型利用线性函数来描述算法模型，尝试求得最大或最小的解。

四、组合优化模型1. 模拟退火算法：模拟退火算法是一种组合优化模型，它能够模拟热力学反应，并利用物理反应速率理论来求解组合优化问题，从而使问题更加容易解决。

2. 遗传算法：遗传算法是一种基于自然进化规律的算法，通过模拟种群的变异和进化过程，来搜索出最优的解。

基于熵的DDoS攻击流量检测方法研究

基于熵的DDoS攻击流量检测方法研究随着互联网的快速发展，网络安全问题也日益严重。

分布式拒绝服务（DDoS）攻击作为一种常见的网络攻击手段，给网络资源的正常使用造成了巨大的威胁。

因此，研究和发展有效的DDoS攻击流量检测方法显得尤为重要。

本文将基于熵的方法作为研究对象，尝试探讨其在DDoS攻击流量检测中的应用。

一、引言DDoS攻击是指攻击者利用多个攻击源，通过广泛分布的多个网络设备对目标系统进行攻击，造成目标系统无法正常提供服务的一种攻击方式。

这种攻击方式往往采用大量虚假请求，占用目标服务器的带宽、计算资源等，导致正常用户无法访问目标系统。

因此，对DDoS 攻击进行及时准确的检测显得尤为重要。

二、传统DDoS攻击流量检测方法传统的DDoS攻击流量检测方法主要包括基于特征的方法和基于行为的方法。

基于特征的方法通过分析攻击流量的特定特征，如目标IP 地址、协议类型、报文长度等，来判断是否发生DDoS攻击。

这种方法简单直接，但对于新型的DDoS攻击往往无法有效应对。

基于行为的方法则是通过分析网络流量的整体行为模式，如流量持续时间、流量水平等来判断是否发生DDoS攻击。

这种方法对于未知的攻击类型具有一定的适应性，但在准确性方面仍存在一定的局限性。

三、基于熵的DDoS攻击流量检测方法计算网络流量数据的熵值来判断是否发生DDoS攻击。

熵值是信息理论中的概念，它用于衡量数据的不确定性，即数据的不规则程度。

正常的网络流量具有一定的规则性和可预测性，而DDoS攻击流量往往具有较高的不规则性。

因此，通过计算网络流量数据的熵值，可以较为准确地判断是否发生DDoS攻击。

四、基于熵的DDoS攻击流量检测方法实验验证为了验证基于熵的DDoS攻击流量检测方法的有效性，在实验环境中构建了一个DDoS攻击场景，并采集了相关的网络流量数据。

将采集到的网络流量数据进行处理，计算其熵值，并与正常的网络流量进行对比。

实验结果表明，基于熵的DDoS攻击流量检测方法在精确度和召回率方面表现出较好的性能，可以有效地检测出DDoS攻击。

基于深度学习的网络攻击检测算法优化研究

基于深度学习的网络攻击检测算法优化研究一、引言网络安全问题已经成为全球范围内的热点话题。

随着互联网的迅速发展，网络攻击事件也越来越频繁和复杂。

网络攻击的种类也越来越多，而且攻击手段也不断变化，导致传统的网络安全技术已经无法满足安全需求。

其中，网络攻击检测技术是网络安全的一个重要技术领域。

基于深度学习的网络攻击检测算法越来越受到广泛关注。

本文将介绍基于深度学习的网络攻击检测算法的优化研究。

二、研究现状网络攻击检测技术一直是网络安全技术研究的热点问题，目前国内外的研究也比较广泛。

传统的网络攻击检测算法主要有基于IDS/IPS技术和网关技术。

随着深度学习技术的快速发展，越来越多的基于深度学习的网络攻击检测算法被提出。

基于深度学习的网络攻击检测算法通常采用CNN、RNN、LSTM等算法。

具体地，常见的基于深度学习技术的网络攻击检测算法如下：1. CNN：卷积神经网络的主要特点是对数据的处理过程中用到了CNN专有的卷积运算和池化。

它在图像处理、情感分析等领域具有广泛应用。

而在网络攻击检测方面，也有一些研究者使用CNN进行深度学习算法的设计和实现。

2. RNN/LSTM：是一种递归神经网络和长短时记忆网络，它们具有良好的时间序列建模能力，因此在网络攻击检测方面也表现得比较优秀。

三、算法优化问题基于深度学习的网络攻击检测算法已经取得了很大的发展，但还有许多问题需要解决。

在算法优化方面，首先需要考虑模型设计问题。

深度学习算法的模型大多数采用监督式学习，在设计模型时需要严密、合理，考虑到各种不同的数据样本。

另外，算法的训练和测试也是关键。

过程中如果数据量过大，且算法计算量过多，会导致训练效率低下。

同时，过拟合问题也是需要考虑的。

我们还要考虑模型的泛化能力和模型鲁棒性强的问题，使得模型可以处理更多更复杂的情况。

四、算法优化方法为了解决算法优化问题，我们可以从以下几个方面着手：1. 数据增强：增加训练数据量和样本多样性，可以帮助解决过拟合问题，同时也可以提高训练效率，更好地发掘数据的特征。

基于IP熵变量的DDoS攻击溯源模型

基于IP熵变量的DDoS攻击溯源模型郭伟; 邱菡; 周天阳; 朱俊虎【期刊名称】《《计算机工程与设计》》【年(卷),期】2019(040)012【总页数】8页(P3367-3374)【关键词】香农熵; 分布式拒绝服务攻击; 攻击溯源; 瞬时拥塞; 慢速拒绝服务攻击【作者】郭伟; 邱菡; 周天阳; 朱俊虎【作者单位】信息工程大学网络空间安全学院河南郑州450001; 国家数字交换系统工程技术研究中心河南郑州450002【正文语种】中文【中图分类】TP3930 引言分布式拒绝服务攻击一直是对网络安全的重大威胁之一[1-3]。

反复的DDoS攻击活动严重破坏了互联网安全生态环境，因此，有效地重构攻击路径、定位发送攻击包的攻击源，既可以直接在源头采取措施[4]，将危害降到最低，也可以为执法部门提供法律依据，使攻击者受到应有的惩罚。

互联网设计之初所存在的缺陷阻碍了我们直接找到攻击背后的发起者。

实际上，只要能够定位到攻击数据包通过哪个僵尸网络进入互联网，这次识别就认为是成功的[5]。

目前，攻击溯源主流机制主要有3种：即概率包标记(PPM)[6,7]、确定包标记(DPM)[8,9]和基于熵[4,5,10]的溯源方法。

但是，PPM方法存在重复标记、收敛时间过长、不能超出本地ISP网络范围等问题，DPM方法存在过分依赖边界路由器以及存储空间负担大[11]等问题。

此外，PPM和DPM技术存在着被称为包污染的固有缺陷，系统健壮性不强。

而作为近几年新出现的基于熵的DDoS溯源机制，不仅克服了数据包标记方法包污染的天然缺陷，而且具有拓展性好、计算简便、灵敏度高、收敛速度快、不增加额外硬件设备等优点[5]。

但是国内外目前对使用熵变量进行DDoS追踪溯源的研究存在着很多缺陷：参数不正确、假设不恰当、追踪不彻底、追踪效率低、无法区分攻击类别等。

针对以上问题，本文在给出新的流量分类的基础上，描述了一种改进的算法，并设计实验验证了这种算法的有效性，在时间容忍范围内，提高了溯源的准确性并对4种流量类别进行了区分。