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基于行为自相似分析的DDoS攻击检测与追踪的中期报告
介绍：
该研究项目旨在通过分析DDoS攻击与正常流量的行为自相似性，实现DDoS攻击的及时检测与追踪。本报告为该项目的中期报告，主要介绍了项目的研究内容、研究进展以及下一步的研究计划。
研究内容：
本项目主要研究内容包括以下几个方面：
1.行为自相似性分析：通过统计网络流量的数据包间隔时间、数据包大小等特征属性，计算网络流量的自相似性，进而判别DDoS攻击与正常流量之间的差异。
2.攻击检测算法：基于行为自相似性分析，实现DDoS攻击的实时检测与自适应防御，包括基于统计学方法、机器学习方法以及深度学习方法的攻击检测算法。
3.攻击追踪技术：通过分析攻击流量的源IP地址、目标IP地址、攻击方式等特征，实现对DDoS攻击的追踪与溯源，进而提高攻击的追溯率和清除率。
研究进展：
目前，我们已经完成了对DDoS攻击流量与正常流量的数据采集与预处理工作，实现了流量数据的去噪、抽样、数据特征提取等步骤。同时，我们也完成了对流量数据的行为自相似分析算法的研究，设计了基于离线学习的自相似性分析方法，并对数万个样本数据进行了实验验证。
接下来，我们将继续研究DDoS攻击检测算法并进行进一步的实验验证。我们计划采用基于监督学习的分类方法，利用正常流量和DDoS攻击流量的历史数据训练分类器，实现对新流量的无监督检测。同时，我们也将探索基于深度学习的攻击检测方法，在此基础上提高检测准确度和效率。
此外，我们将继续研究攻击追踪技术，并对追踪结果进行实验验证和优化。我们将利用基于PacketLevel信息的方法实现对DDoS攻击流量的源地址定位，进一步提高攻击追踪的精度和效率。
研究计划：
1.完成DDoS攻击检测算法的设计和实现，并对算法进行实验验证。
2.探索基于深度学习的DDoS攻击检测方法，并实现基于深度学习的攻击检测模型的训练和测试。
3.研究和优化攻击追踪技术，并实现对攻击流量的源地址定位和追踪。
4.对算法和技术进行实验测试，并进行评估和优化。最终完成DDoS攻击检测与追踪系统的开发和应用。
总结：
本项目旨在通过行为自相似性分析实现DDoS攻击的实时检测与追踪。目前，我们已经完成了对流量数据的预处理和自相似性分析算法的研究工作。接下来，我们将继续研究DDoS攻击检测算法和攻击追踪技术，并进行实验验证和优化。最终，我们将实现DDoS攻击检测与追踪系统并应用于实际网络环境中。