[发明专利]一种基于大数据平台的DDoS网络攻击检测方法及装置

权利要求书

1.一种基于大数据平台的DDoS网络攻击检测方法，其特征在于，包括：

采集目标主机的网络流量数据包；

采集网络流量，将当前网络流量值与网络流量阈值进行比对，检测当前网络是否存现异常；

若当前网络存在异常，检测网络流量数据包的大小。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集目标主机的网络流量数据包，包括：

采用网络抓包工具抓取网络流量数据包，得到网络流量，并将网络流量转换为日志文件，将日志文件存储至分布式文件系统。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采集网络流量，将当前网络流量值与网络流量阈值进行比对，检测当前网络是否存现异常，包括：

对网络流量以固定时间窗大小进行采集，将采集下的网络流量数据以HDFS文件的形式存储入Hadoop集群中；

利用K-means算法计算出每个时间窗内流量的均值，若存在超出边界值的异常流量，则网络存在异常。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述若当前网络存在异常，检测网络流量数据包的大小，包括：

若当前网络存在异常，利用决策树算法对异常流量的数据包进行检测，检测流量异常的原因是否由小包引起，若是，则发出报警。

5.一种基于大数据平台的DDoS网络攻击检测装置，其特征在于，用于实现如权利要求1至4中任意一项所述的方法，包括：

数据包采集模块，用于采集目标主机的网络流量数据包；

攻击检测模块，用于采集网络流量，将当前网络流量值与网络流量阈值进行比对，检测当前网络是否存现异常；

数据包检测模块，用于若当前网络存在异常，检测网络流量数据包的大小。

6.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述数据包采集模块具体用于采用网络抓包工具抓取网络流量数据包，得到网络流量，并将网络流量转换为日志文件，将日志文件存储至分布式文件系统。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述攻击检测模块包括：

流量采集单元，用于对网络流量以固定时间窗大小进行采集，将采集下的网络流量数据以HDFS文件的形式存储入Hadoop集群中；

流量检测单元，用于利用K-means算法计算出每个时间窗内流量的均值，若存在超出边界值的异常流量，则确定网络存在异常。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述数据包检测模块具体用于若当前网络存在异常，利用决策树算法对异常流量的数据包进行检测，检测流量异常的原因是否由小包引起，若是，则发出报警。