基于机器学习分类器的DNS拒绝服务攻击的检测系统

摘要

阐述了拒绝服务(DoS)对DNS可能构成的威胁,提出了一种能对不同类型DNS的DoS攻击进行检测和分类的入侵检测系统(IDS).该系统由统计预处理器和机器学习(ML)引擎组成.利用模拟网络对三种神经网络分类器和支持向量机进行了评估.结果表明,BP神经网络引擎以99%的准确率优于其他类型的分类器.