【摘 要】
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分布式拒绝服务（distributed denial-of-service，DDoS）是目前常见的网络攻击方式之一。基于机器学习算法（SVM、HMM等）的DDoS攻击检测技术取得一些进展，但还存在着样本数量过多时易
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分布式拒绝服务（distributed denial-of-service，DDoS）是目前常见的网络攻击方式之一。基于机器学习算法（SVM、HMM等）的DDoS攻击检测技术取得一些进展，但还存在着样本数量过多时易发生过拟合和未充分利用上下文信息等不足。为了弥补以上不足，提出一种基于随机森林的DDoS攻击检测方法，将数据流信息熵作为分类标准，令sourceIP、destinationIP、destinationPort分别代表数据流的源地址、目的地址、目的端口，采用SIDI（sourceIP-destin
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