[发明专利]基于提升小波的实时检测DDoS攻击的方法

权利要求书

1.一种基于提升小波的实时检测DDoS攻击的方法，其特征在于，包括以下步骤：

A1：基于提升小波的Hurst参数值的实时估计；

A2：通过Hurst参数值的跃变检测出DDoS流的攻击。

2.根据权利要求1所述的基于提升小波的实时检测DDoS攻击的方法，其特征在于，基于小波的Hurst参数值估计具体包括：对于一自相似随机过程X(t)，它被具有R(R＞γ/2)阶原点矩的正交小波变换后，在j尺度下频率2^-jω₀(ω₀与小波函数的选取有关)处的能谱估计为：

式中：n_j为第j个子带中的小波系数的个数，d_j,k为j尺度下2^jk处的小波系数；且的均值满足：

式中：为小波函数的傅立叶变换；上式Sx(ω)用(1)式代入，两边取对数得Hurst参数值的渐近无偏估计：

Ey_j＝(2H-1)j+c (3)

式中：c为常数，g_j＝-1/(n_jln2)；

之后用一维加权线性回归得到关于(j,y_j)的对数-尺度图，由斜率为可得基于小波的Hurst参数值的估计

3.根据权利要求2所述的基于提升小波的实时检测DDoS攻击的方法，其特征在于，基于提升小波的Hurst参数值的实时估计包括：首先，执行预测步骤，每当获得一个新的奇数样本时，用它减去由相邻偶数样本计算得到的预测值，可得小波系数，然后用偶数样本及新获得小波系数在线更新尺度系数，对于尺度j+1处的小波系数，使用尺度j处的尺度系数重复执行上述过程得到；具体包括步骤：

B1：通过提升进行小波分解：对输入数据执行基于实时提升的小波变换，以在二元网格上生成细节信号{d_j,k}；

B2：小波能谱更新：对于每个尺度j，每当有新的小波系数d_j,q，公式(1)中的能谱根据式(4)进行更新：

式中：w为窗口大小，尺度j处的可用小波系数的数量；

B3：Hurst参数值估计：选择合适的尺度区域，即对数尺度图中的直线，执行渐近无偏估计方法，根据公式(3)获得Hurst参数H的估计

4.根据权利要求1所述的基于提升小波的实时检测DDoS攻击的方法，其特征在于，通过Hurst参数值的跃变检测出DDoS流的攻击方法：将实时估计出的Hurst参数值的估计与正常流的Hurst参数值进行比较，根据的跃变检测DDoS攻击。