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基于小波分析与信息熵的DDoS攻击检测算法
标题：基于小波分析与信息熵的DDoS攻击检测算法
摘要：
随着计算机网络的广泛应用，网络安全问题日益突出，特别是分布式拒绝服务攻击（DistributedDenialofService，DDoS）攻击。DDoS攻击通过大量伪造的请求占据网络带宽，导致网络服务无法正常响应，给网络运营商和用户带来严重的影响。为了有效检测DDoS攻击行为，本论文基于小波分析与信息熵提出了一种有效的DDoS攻击检测算法。
关键词：小波分析；信息熵；DDoS攻击；检测算法
1.引言
随着互联网技术的快速发展，网络空间安全问题日益突出。分布式拒绝服务攻击（DDoS）攻击是一种常见的网络攻击行为，其利用大量的伪造请求占据网络带宽，导致网络服务无法正常响应，给网络运营商和用户带来严重的损失。因此，有效检测DDoS攻击行为对于保障网络安全具有重要意义。
2.小波分析
小波分析是一种用于处理信号的数学工具，它能够将信号分解为不同的频率分量。小波分析通过将信号与特定小波函数进行卷积来实现信号分解。在本算法中，我们采用小波分析对网络流量数据进行处理，以提取有用的特征。
3.信息熵
信息熵是一种用于衡量随机变量不确定性的度量，它能够反映数据的混乱程度。在本算法中，我们利用信息熵对网络流量数据进行分析，以评估其在时间和频域上的分布情况。
4.算法设计
4.1系统模型设计
首先，我们建立一个网络环境模型，包括攻击者、受害者和网络监测系统。攻击者通过大量伪造请求对受害者发动DDoS攻击，网络监测系统则负责检测并响应攻击行为。
4.2特征提取
通过小波分析，我们将网络流量数据分解为多个频率分量，并提取每个频率分量的幅度信息。然后，通过计算频率分量幅度信息的信息熵，我们可以评估网络流量数据的分布情况。
4.3攻击检测
基于小波分析和信息熵，我们设计了一个基于规则的检测算法。该算法首先利用小波分析提取频率分量幅度信息，并计算信息熵。然后，根据预先定义的阈值，判断网络流量数据是否存在异常。如果异常超过阈值，则判定为DDoS攻击。
5.实验结果
本文设计了一系列实验来验证所提出算法的有效性。通过模拟DDoS攻击下的网络流量数据，我们对比了我们的算法和传统方法的检测效果。实验结果表明，基于小波分析和信息熵的算法能够更准确地检测DDoS攻击。
6.结论
本论文基于小波分析和信息熵提出了一种改进的DDoS攻击检测算法。实验结果表明，该算法能够有效检测DDoS攻击行为，并具有更高的检测准确率。未来，我们将进一步优化算法，提高检测的实时性和稳定性。
参考文献：
[1]Zhang,Z.,Li,T.,Zhang,X.,etal.(2019).DDoSAttackDetectionMethodBasedonWaveletAnalysisandSupportVectorMachine.InternationalJournalofComputationalIntelligenceSystems,12(1),496-505.
[2]Zhou,X.,Luo,Z.,Hu,Q.,etal.(2020).ASurveyofDDoSAttackDetectionandDefenseMechanismsBasedonMachineLearningTechniques.IEEEAccess,8,103029-103045.