【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攻擊檢測方法,該方法包含特征處理和模型檢測兩個階段:特征處理階段對輸入的數(shù)據(jù)分組進行特征提取、格式轉(zhuǎn)換和維度重構(gòu);模型檢測階段將處理后的特征輸入深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型進行檢測,判斷輸入的數(shù)據(jù)分組是否為DDoS攻擊分組。通過ISCX2012數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型,并通過實時的DDoS攻擊對模型進行驗證。結(jié)果表明,基于深度學(xué)習(xí)的DDoS攻擊檢測方法具有高檢測精度、對軟硬件設(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。
【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)前已是語音和圖像識別領(lǐng)域的熱門應(yīng)用及研究問題。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要利用了3個基本思想：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N×N大小的神經(jīng)元層，如果用一個m×m的濾波器w，則卷積層的輸出大小為(Nm+1)×(Nm+1)。為了計算每層中神經(jīng)元的輸入lijx，就需要對前一層的神經(jīng)元中濾波器的權(quán)重求和，lijx的計算式為：111()()00mmllijabiajbabxwy++===∑∑（1）其中，用到了非線性計算式：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。通過應(yīng)用鏈?zhǔn)椒▌t可求出權(quán)重梯度abEw，計算式如下：1()()0000lNmNmNmNmijliaibllijijabijabijxEEEywxwx++======∑∑∑∑（3）根據(jù)式（3）可知，1()()llijiaibabxyw++=。其中，lijEx的計算式如下：'(())()lijllijijllllllijijijijijijyEEEExxxyxyxyσσ===（4）為了計算卷積層的權(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)模型對于一個簡單的遞歸神經(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)前時刻的輸出o(t)有關(guān)，還有t+1時刻該層傳遞回來的s(t+1)有關(guān)。HochreiterS[15]在1997年提出了一種改進的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型長短期記憶（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題的產(chǎn)生。之后，多位研究者重新設(shè)計了傳統(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;美國佛羅里達(dá)大學(xué)大規(guī)模智能系統(tǒng)實驗室;
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(“863”計劃)基金資助項目(No.2015AA011901) 國家自然科學(xué)基金資助項目(No.61402408,No.61379120) 浙江省重點研發(fā)計劃基金資助項目(No.2017C03058)~~
【分類號】：TP393.08

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本文編號：2518827