發(fā)布時(shí)間：2019-07-24 19:37

【摘要】：分布式拒絕服務(wù)(DDoS)攻擊是一種分布式、協(xié)作式的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)攻擊方式,提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的DDoS攻擊檢測(cè)方法,該方法包含特征處理和模型檢測(cè)兩個(gè)階段:特征處理階段對(duì)輸入的數(shù)據(jù)分組進(jìn)行特征提取、格式轉(zhuǎn)換和維度重構(gòu);模型檢測(cè)階段將處理后的特征輸入深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行檢測(cè),判斷輸入的數(shù)據(jù)分組是否為DDoS攻擊分組。通過(guò)ISCX2012數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型,并通過(guò)實(shí)時(shí)的DDoS攻擊對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明,基于深度學(xué)習(xí)的DDoS攻擊檢測(cè)方法具有高檢測(cè)精度、對(duì)軟硬件設(shè)備依賴小、深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型易于更新等優(yōu)點(diǎn)。
【圖文】：

絡(luò)是一種前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是由Lecun[13]等人最早提出的，當(dāng)前已是語(yǔ)音和圖像識(shí)別領(lǐng)域的熱門應(yīng)用及研究問(wèn)題。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要利用了3個(gè)基本思想：局部感受野、權(quán)值共享和池化。局部感受野使每個(gè)神經(jīng)元映射到局部特征，從而減少需要訓(xùn)練的權(quán)值參數(shù)；權(quán)值共享保證了同一個(gè)卷積核中所有神經(jīng)元的權(quán)值都相同，因此能夠大大減少網(wǎng)絡(luò)中的訓(xùn)練參數(shù)；通過(guò)池化能夠減小特征的規(guī)模，并且能夠確保特征的不變性。因此，通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能夠保證輸入特征在位移、傾斜、比例縮放或其他變形后的頑健性，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如圖1所示。假設(shè)在卷積層之后有一個(gè)N×N大小的神經(jīng)元層，如果用一個(gè)m×m的濾波器w，則卷積層的輸出大小為(Nm+1)×(Nm+1)。為了計(jì)算每層中神經(jīng)元的輸入lijx，就需要對(duì)前一層的神經(jīng)元中濾波器的權(quán)重求和，lijx的計(jì)算式為：111()()00mmllijabiajbabxwy++===∑∑（1）其中，用到了非線性計(jì)算式：lijy=σ(lijx)（2）假設(shè)卷積層的誤差函數(shù)為E，并知道當(dāng)前卷積層的誤差值，則可以求出前一層的誤差值和卷積層的權(quán)重梯度。因此，根據(jù)當(dāng)前層的誤差值lijEy，可求出前一層誤差值。通過(guò)應(yīng)用鏈?zhǔn)椒▌t可求出權(quán)重梯度abEw，計(jì)算式如下：1()()0000lNmNmNmNmijliaibllijijabijabijxEEEywxwx++======∑∑∑∑（3）根據(jù)式（3）可知，1()()llijiaibabxyw++=。其中，lijEx的計(jì)算式如下：'(())()lijllijijllllllijijijijijijyEEEExxxyxyxyσσ===（4）為了計(jì)算卷積層的權(quán)重，則需要將誤差反向傳遞到前一層，而：1111()()110000()()()()l

絡(luò)。在1990年，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念就被Kamijo等人[14]提出。在前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，信息是按照從輸入層到輸出層的方向定向傳遞的，而遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)打破了前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中定向傳遞信息的限制。遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從輸入層到輸出層，層與層之間都是前后全連接的，每層內(nèi)部的神經(jīng)元之間沒(méi)有連接關(guān)系；而遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層內(nèi)部的神經(jīng)元之間是有連接關(guān)系的，在某一時(shí)刻該層中神經(jīng)元的輸入包括了輸入層神經(jīng)元的輸入、同一層內(nèi)其他神經(jīng)元的輸入和前一時(shí)刻神經(jīng)元自身的輸出。遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如圖2所示。圖2遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)于一個(gè)簡(jiǎn)單的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，隱藏層內(nèi)部以遞歸的方式傳遞信息。不同于傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層中的每一層都共享參數(shù)U、V、W，因此能夠大大減少該網(wǎng)絡(luò)所需學(xué)習(xí)的參數(shù)。隱藏層內(nèi)部神經(jīng)元的向前傳遞過(guò)程如下：()()(1)jijijkkikat=∑wxt+∑ust（6）()(())jjst=fat（7）()()qjqjjot=∑vst（8）其中，函數(shù)f為神經(jīng)元的激活函數(shù)，一般為非線性函數(shù)，wij為輸入特征與隱藏層中神經(jīng)元之間的權(quán)重，ujk為隱藏層中神經(jīng)元與前一層神經(jīng)元之間的權(quán)重，vjq為隱藏層中神經(jīng)元與輸出特征之間的權(quán)重。隱藏層的誤差不僅與當(dāng)前時(shí)刻的輸出o(t)有關(guān)，還有t+1時(shí)刻該層傳遞回來(lái)的s(t+1)有關(guān)。HochreiterS[15]在1997年提出了一種改進(jìn)的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型長(zhǎng)短期記憶（longshort-termmemory，LSTM）模型。他們認(rèn)為傳統(tǒng)的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型把隱藏層作為模型的記憶模塊，，與模型中的其他部分存在直接連接的關(guān)系，這才導(dǎo)致了梯度消失和梯度爆炸問(wèn)題的產(chǎn)生。之后，多位研究者重新設(shè)計(jì)了傳統(tǒng)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的記憶模塊，在神經(jīng)元內(nèi)添加了輸入門（inputgate）、輸
【作者單位】： 浙江工商大學(xué)信息與電子工程學(xué)院;美國(guó)佛羅里達(dá)大學(xué)大規(guī)模智能系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(“863”計(jì)劃)基金資助項(xiàng)目(No.2015AA011901) 國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.61402408,No.61379120) 浙江省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃基金資助項(xiàng)目(No.2017C03058)~~
【分類號(hào)】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2518827