【摘要】：在網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題中,一種分布式拒絕服務(wù)(Distributed deny of services)攻擊嚴(yán)重威脅著現(xiàn)有的互聯(lián)網(wǎng).針對(duì)DDOS攻擊基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的防護(hù),因?yàn)楝F(xiàn)有算法收斂性能不高,過(guò)濾DDOS攻擊包的速度過(guò)慢,無(wú)法投入大規(guī)模商業(yè)使用.本文針對(duì)這個(gè)問(wèn)題,提出借助SNORT入侵檢測(cè)平臺(tái),利用捕捉的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包進(jìn)行數(shù)據(jù)規(guī)整化,利用貝葉斯模式對(duì)正常數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分離,使得能減少冗余訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,之后利用改進(jìn)的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行前期數(shù)據(jù)訓(xùn)練,使訓(xùn)練產(chǎn)生的數(shù)據(jù)對(duì)檢測(cè)模型進(jìn)行優(yōu)化,并且自動(dòng)生成防御規(guī)則.其優(yōu)勢(shì)在于:1)在linux系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)部分改進(jìn),使得現(xiàn)有包過(guò)濾效率增強(qiáng),在攻擊目標(biāo)端生效之前可進(jìn)行攻擊拒絕;2)使用貝葉斯模型減少重復(fù)數(shù)據(jù)和不必要數(shù)據(jù)的輸入,改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法使得訓(xùn)練收斂速度加快,方便規(guī)則的重新制定學(xué)習(xí),以防新攻擊.實(shí)驗(yàn)表明,本文方案在一定程度上提高了原有基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)防護(hù)DDOS攻擊的處理速度,也能夠防護(hù)若干未知DDOS攻擊,訓(xùn)練算法的收斂速度也得到進(jìn)一步提升,并且該方案能在軟件層面上提升自適應(yīng)抗DDOS軟件的性能.

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2612373