基于投票ELM和黑洞优化的云计算DDoS攻击检测

为了解决分布式拒绝服务(Distributed Denial of Service, DDoS)攻击使云计算的最终用户无法访问云服务的问题，该文提出一种基于投票极限学习机(Voting Extreme Learning Machine, V-ELM)和黑洞优化的云计算DDoS攻击检测算法.该算法采用V-ELM作为分类器进行系统设计，使用多个极端学习机器同时检测攻击.使用数据包分析器捕获网络流量生成供分类器使用的样本，然后使用黑洞优化训练V-ELM中的所有ELM,在攻击检测过程中将样本应用于每个ELM并计算输出，最后在多数投票的基础上合并得到最终输出.实验结果表明：该文提出的算法在网络安全实验知识发现与数据挖掘(Network Security Lab Knowledge Discovery and Data Mining, NSL KDD)数据集和KDD分布式拒绝服务(KDD Distributed Denial of Service, KDD DDoS)数据集上的准确性、灵敏度和特异性均优于所对比的方法.