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DDoS攻擊是當今網(wǎng)絡(luò)包括下一代網(wǎng)絡(luò)IPv6中最嚴重的威脅之一,提出一種基于流量自相似的IPv6的實時檢測方法。分別采用改進的WinPcap實現(xiàn)“流”數(shù)據(jù)的實時捕獲和監(jiān)測,和將Whittle ML方法首次應(yīng)用于DDoS攻擊檢測。針對Hurst估值方法的選擇和引入DDoS攻擊流的網(wǎng)絡(luò)進行對比仿真實驗,結(jié)果表明:Hurst估值相對誤差,Whittle ML方法比小波變換減少0.07%;檢測到攻擊的誤差只有0.042%,準確性達99.6%;增強了DDoS攻擊檢測的成功率和敏感度。
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