一种DDOS攻击复合式检测方法的研究的中期报告本研究致力于设计并实现一种复合式的DDOS攻击检测方法，旨在提高DDOS攻击的检测准确度和成功率。本期成果主要包括两个方面：DDOS攻击特征提取和机器学习算法应用研究。首先，针对DDOS攻击的特征提取，本研究分别从IP地址、端口号和流量等三个方面入手，借鉴前人经验和技术，设计了一套完整的特征提取流程。在实验中，我们使用了大量DDOS攻击数据作为样本集，并将其进行预处理和特征提取，得到了一批具有明显区分度的DDOS攻击样本特征。这些特征将为后续的机器学习算法提供重要的参考指标。其次，根据特征提取结果，本研究在机器学习算法方面开展了深入的研究，尝试使用多种分类器和聚类器对DDOS攻击进行分类与聚类。经过对比实验，我们发现，基于多分类SVM算法和基于DBSCAN聚类算法的复合式检测方法效果最好，其分类准确度分别达到了97%和95%以上，远高于其他算法。综上所述，本研究在DDOS攻击的复合式检测方法方面取得了显著的进展，并为后续研究提供了重要参考。下一步，我们将进一步完善和优化该方法，以提升其实用性和稳定性。