[发明专利]一种DDoS检测方法在审
| 申请号： | 201711322357.1 | 申请日： | 2017-12-12 |
| 公开（公告）号： | CN107800727A | 公开（公告）日： | 2018-03-13 |
| 发明（设计）人： | 蔡昌菊 | 申请（专利权）人： | 蔡昌菊 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司51230 | 代理人： | 徐金琼,刘东 |
| 地址： | 615000 四川省凉山彝*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 ddos 检测 方法 | ||
1.一种DDoS检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、通过Apache Kafka进行实时多源的NetFlow/IPFix数据采集；
步骤2、通过Spark Streaming进行实时低延迟的DDoS检测；
步骤3、通过Spark Streaming输出DDoS攻击数据到MemSQL；
步骤4、通过Spark Streaming输出统计和报告；
其中，Spark Streaming被配置为同时支持多个测度因子，且每个所述测度因子都有自己的阈值用于预警DDoS，每个所述测度因子的所述阈值被配置为通过机器学习进行反馈调整。
2.如权利要求1所述的基于流采样的DDoS检测方法，其特征在于，所述测度因子是RDD结构上的一个函数F(RDD)，所述RDD结构是针对netflow流建立的时间片。
3.如权利要求1所述的基于流采样的DDoS检测方法，其特征在于，所述Spark Streaming被配置为根据测度因子按需分割时间序列的时间粒度以及需求长度。
4.如权利要求3所述的基于流采样的DDoS检测方法，其特征在于，所述时间粒度和需求长度为固定值。
5.如权利要求1所述的基于流采样的DDoS检测方法，其特征在于，所述阈值的判断包括以下步骤：
步骤5.1、通过当前输出序列以及人工判定的正确与否进行新的阈值预测；
步骤5.2、在每一次误判后，将根据之前超前值序列学习的统计分析以及当前序列值进行动态调整。
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