2024分布式拒绝服务（DDoS）攻击已成为网络安全领域面临的一大挑战。为了有效应对这种攻击，研究者们提出了多种检测模型和技术。本文将对几种具有代表性的DDoS攻击检测模型进行综述，包括基于多维条件熵、随机森林分类模型、用户行为异常检测、流量和IP熵特性、区块链技术、以及基于RDF-SVM的检测方法等。

1. SDN中基于多维条件熵的DDoS攻击检测与防护研究

该研究利用SDN控制器对全局流表的流表项进行提取，通过计算多个流表项的条件熵得到多维向量，并使用滑动窗口下的非参数CUSUM算法进行攻击判别。当检测到攻击时，控制器会分析多维条件熵值以建立攻击路径，并进行攻击溯源，找到攻击源头。接着，通过向靠近攻击源的交换机下发新的流表，采取多种攻击缓解手段，如过滤攻击数据包、限制流量发送速率、平衡链路负载等。这种方法充分利用了SDN的集中控制和软件驱动特性，实现了快速准确的DDoS攻击检测和防护。

2. 基于随机森林分类模型的DDoS攻击检测方法

该研究将数据流信息熵作为分类标准，采用SIDI、SIDP和DPDI三个信息熵来分别表征三种多对一的特征。然后，使用基于随机森林分类模型对TCP洪水攻击、UDP洪水攻击、ICMP洪水攻击等三种常见的攻击方式进行分类检测。实验结果表明，该模型能够较为准确地区分正常流量和攻击流量，并且与HMM、SVM方法相比，具有较高的检测率和较低的误报率。

3. 应用层DDoS攻击的用户行为异常检测

该研究从HTTP Web服务器日志中提取请求资源的用户行为实例，并应用主成分分析（PCA）子空间异常检测方法来检测异常行为实例。实验结果表明，使用PCA子空间异常检测用户行为数据，可以检测应用层DDoS攻击，即使攻击者试图模仿一定程度上的正常用户行为。

4. 基于流量和IP熵特性的DDoS攻击检测方法

该研究针对现有DDoS攻击检测率低、误报率较高的问题，根据DDoS攻击发生时的流量特性和IP熵特性，建立了相应的流量隶属函数和IP熵隶属函数。提出了基于流量和IP熵特性的DDoS攻击检测算法，该算法综合考虑了流量和IP熵特性，准确地检测出了DDoS攻击，降低了误报率，提高了检测率。

5. 基于区块链技术的网络DDoS联合防御方法研究

该研究为了方便跨组织的DDoS防御，提出了基于区块链技术的网络DDoS联合防御方法。该方法利用以太坊智能合约授权用户可以更新DDoS攻击者名单，所有用户可以查询DDoS攻击者名单。由于利用了区块链的不可篡改性和智能合约的可编程性，该方法具有跨组织联合防御、无法干扰、可扩展性强等特点。

6. 基于RDF-SVM的DDoS攻击检测研究

还有其他更多的检测模型，通过考虑特征选择在DDoS攻击检测中的重要性，DDOS攻击,DDOS防御,Ddos防护,DDoS攻击检测模型,设计了RDF-SVM算法。该算法利用随机森林计算特征重要性和SVM对特征进行重新筛选，避免了特征的错误消除。最后得到最优的特征子集，达到较高的检测率和召回率。实验结果表明，RDF-SVM算法可以在KDD99数据集上选择最优特征子集，并且还可以区分DDoS攻击流量和正常流量（Flash Crowd）在真实环境下采集的DDoS数据集。与CART、神经网络、Logistic回归、AdaBoost和SVM等方法相比，RDF-SVM算法在检测率和召回率方面表现更优。

DDoS攻击检测模型和技术在不断发展和创新。基于多维条件熵、随机森林分类模型、用户行为异常检测、流量和IP熵特性、区块链技术以及基于RDF-SVM的检测方法等方法各具特色，适用于不同场景和需求。未来随着网络技术的不断进步和安全威胁的不断演变，DDoS攻击检测模型将继续得到优化和完善。