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低速率拒絕服務（ LDoS， low-rate denial of service）攻擊是一種降質服務（RoQ，reduction of quality）攻擊，具有平均速率低和隱蔽性強的特點，它是云計算平臺和大數據中心面臨的最大安全威脅之一。提取了LDoS攻擊流量的3個內在特征，建立基于BP神經網絡的LDoS攻擊分類器，提出了基于聯合特征的LDoS攻擊檢測方法。該方法將LDoS攻擊的3個內在特征組成聯合特征作為BP神經網絡的輸入，通過預先設定的決策指標，達到檢測LDoS攻擊的目的。采用LDoS攻擊流量專用產生工具，在NS2仿真平臺和test-bed網絡環境中對檢測算法進行了測試與驗證，實驗結果表明通過假設檢驗得出檢測率為96.68%。與現有研究成果比較說明基于聯合特征的LDoS攻擊檢測性優于單個特征，并具有較高的計算效率。
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