現(xiàn)有的基于網(wǎng)絡(luò)流量的DDoS攻擊檢測方法可以按照對時間尺度的敏感程度進(jìn)行劃分,通常將小于100 ms的網(wǎng)絡(luò)模型稱為小尺度網(wǎng)絡(luò)模型，將以小時(hour)或天(day)作為時間單位的網(wǎng)絡(luò)模型稱為大尺度網(wǎng)絡(luò)模型。基于大尺度網(wǎng)絡(luò)模型的檢測方法主要有方差分析法(ANVOA)[1]、泛化似然比檢驗法(Generalized Likelihood Ratio Test)[2]、自適應(yīng)殘差比較法[3]等，這些方法雖然有較好的檢測率和較低的誤報率，但是因其以hour或day為統(tǒng)計單位而不具備實時檢測的能力。相比之下小尺度網(wǎng)絡(luò)模型更適合于實時檢測，但因其表現(xiàn)出多分形性[4]而難以觀測。參考文獻(xiàn)[5]提出的Holder指數(shù)檢測法雖然檢測延時短，但是受到短相關(guān)性質(zhì)對網(wǎng)絡(luò)流量整體觀測能力不足的影響，誤報率過高。針對這一問題，參考文獻(xiàn)[6]提出了一種基于傳統(tǒng)Hurst指數(shù)和Holder指數(shù)的分形檢測法，通過判斷網(wǎng)絡(luò)流量的實時分形特性,分別采用兩種不同方法進(jìn)行檢測，雖然提高了分形模型中長相關(guān)部分的檢測準(zhǔn)確率，但是當(dāng)流量數(shù)據(jù)表現(xiàn)出短相關(guān)時，誤報問題仍沒有解決。參考文獻(xiàn)[7]提出了一種基于Hurst指數(shù)的方差-時間圖法VTP(Variance-Time Plots)，試圖利用多分形模型中包含的長相關(guān)特性進(jìn)行檢測。受多分形模型中長相關(guān)特性并不明顯的影響，誤報率雖然有所下降，但是檢測率上還存在不足。

    現(xiàn)有小尺度網(wǎng)絡(luò)模型通常采用Holder、Hurst等指數(shù)進(jìn)行檢測，Holder指數(shù)觀測尺度狹窄、誤報率高；Hurst指數(shù)能夠在整體上對流量的自相似性進(jìn)行刻畫，具有較高的檢測精度，但要求觀測的時間尺度寬，不利于實時檢測。本文提出的基于數(shù)據(jù)預(yù)處理的DDoS攻擊檢測方法在Hurst指數(shù)檢測的基礎(chǔ)上，通過提高流量間相關(guān)度，滿足了Hurst指數(shù)定義對模型長相關(guān)程度的要求，從而能夠更準(zhǔn)確地對具有多分形特性的流量進(jìn)行分析。
1 流量預(yù)處理
    小尺度網(wǎng)絡(luò)模型中包含的網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)信息相比大尺度網(wǎng)絡(luò)模型少但更為細(xì)致，因而也更易受流量的突發(fā)性影響。基于流量的DDoS攻擊檢測技術(shù)正是利用了流量突發(fā)性對統(tǒng)計特性造成的奇異點進(jìn)行檢測，因此為了降低誤報率就需要降低正常流量發(fā)生時對小尺度模型統(tǒng)計特性的影響。最直接的方法就是增加小尺度模型各節(jié)點包含的信息量，增強(qiáng)其長相關(guān)性。參考文獻(xiàn)[8]就可能影響流量性能的因素提出了假設(shè)，并認(rèn)為均值和方差對多分形有較大影響。本文在參考文獻(xiàn)[8]的基礎(chǔ)上，提出采用滑動平均值來代替原有采樣值的方法，在保證不丟失原有信息特性的前提下，將前后時間節(jié)點的特性包含進(jìn)來，提高了節(jié)點中包含的信息量，使得小尺度網(wǎng)絡(luò)模型的長相關(guān)性增強(qiáng)，同時降低了正常流量發(fā)生時對統(tǒng)計特性可能造成的影響。流量預(yù)處理方法如式(1)所示：

    小波分解過程中通常采用二進(jìn)制伸縮的方式,如式

3 DDoS攻擊檢測實驗
    本文采用模擬攻擊的方法對文中提出的網(wǎng)絡(luò)異常檢測算法進(jìn)行測試。
3.1 數(shù)據(jù)來源
    實驗數(shù)據(jù)由正常的背景流量和模擬的攻擊流量匯聚而成。
    以北京工業(yè)大學(xué)某樓層的真實流量為正常流量樣本，采用Wireshark截取上午10：30~11:17之間的全部流量。時間精度為1 ms,包括各類正常訪問的數(shù)據(jù)包1 620 400個。分別匯聚為精度10 ms的BJUT-10流量和精度為1 s的BJUT-1000流量。
     利用Sprient公司的ThreatEx2600作為攻擊流量的產(chǎn)生工具，模擬了DDoS攻擊中最經(jīng)典的SYN-Flood攻擊流量，并將攻擊強(qiáng)度以1 000 threats/s的幅度逐漸增加。將攻擊行為分為兩次，分別在小背景流量和大背景流量下進(jìn)行，小背景流量攻擊發(fā)生在100 000 ms，大背景流量發(fā)生在200 000 ms。每次攻擊持續(xù)180 s，其中流量上升階段30 s，峰值攻擊120 s，流量下降階段30 s。測試環(huán)境如圖1所示。

     從實驗結(jié)果可以得出,在利用BJUT-10流量模型進(jìn)行異常檢測時,當(dāng)攻擊流量達(dá)到背景流量36.90%時,攻擊被檢測出來，但檢測完整性較差，僅為2.10%，檢測延遲91.28 s。
    當(dāng)攻擊增強(qiáng)而背景流量不變時，攻擊的檢測率提高，攻擊檢測完整性也相應(yīng)提高；當(dāng)攻擊流量占到總流量91.36%時,檢測率達(dá)到100%,檢測完整性達(dá)到75.18%，檢測延遲為26.1 s。
    當(dāng)攻擊強(qiáng)度不變，背景流量發(fā)生變化時，在大流量背景下,檢測的完整性較小流量背景下攻擊的檢測完整性和檢測率差距較大，檢測延遲明顯降低。
4 與典型算法對比
    為了驗證本文算法的性能，采用相同的實驗數(shù)據(jù)與典型檢測方法進(jìn)行了對比測試。
4.1 Holder指數(shù)檢測法
    本文重現(xiàn)了參考文獻(xiàn)[6]中的Holder指數(shù)計算方法，并將關(guān)鍵實驗參數(shù)設(shè)置為λ=0.9,s=10。
4.2 傳統(tǒng)Hurst指數(shù)檢測法
    根據(jù)參考文獻(xiàn)[6-7]中的Hurst指數(shù)檢測法，因Hurst指數(shù)檢測法只適用于大尺度的網(wǎng)絡(luò)模型，即時間敏感度大于1 s的網(wǎng)絡(luò)模型，因此本文采用BJUT-1000流量進(jìn)行模擬檢測。采用db(3)小波分解，小波分解層數(shù)為j=10，小波移動尺度k=1，時間區(qū)間n=10。
4.3 性能比較
    本文模擬的DDoS攻擊包含了30 s攻擊速率上升的過程，因此檢測延遲在一定程度上反應(yīng)了檢測算法對攻擊發(fā)生初期（0 s~30 s）的檢測能力。
    從圖5可以看出本文方法在檢測延遲上同Holder指數(shù)檢測法性能相當(dāng)。從算法誤報率上看，本文方法誤報率較Holder指數(shù)檢測法有明顯改善。因而本文方法在檢測率和檢測完整性上優(yōu)于其他兩種檢測算法。如圖6所示。

    本文提出了一種基于多分形模型數(shù)據(jù)預(yù)處理的異常檢測方法。利用小波分解的方法對網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行分析。通過增加數(shù)據(jù)間相關(guān)性使得短相關(guān)的流量數(shù)據(jù)具備一定的長相關(guān)特性，而長相關(guān)數(shù)據(jù)的特性更加明顯。同時使用Hurst指數(shù)方差平均值對攻擊流量進(jìn)行檢測。相比于現(xiàn)有的實時檢測算法,其誤報率明顯降低，并保持較低的檢測延遲，提高了檢測率和檢測完整性。
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