低速率分布式拒絕服務(wù)（Low-rate Distributed Denial of Service,LDDoS）攻擊是一種新型的DDoS攻擊方式,因其具有低速率、周期性和隱蔽性等特點(diǎn),可躲避傳統(tǒng)的DDoS攻擊檢測(cè)技術(shù),更加難于檢測(cè)和防御。本文提出一種基于特征選擇和雙向長(zhǎng)短期記憶（Bidirectional Long Short Term Memory,BiLSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的LDDoS攻擊檢測(cè)方法。該方法使用分層交叉驗(yàn)證的遞歸特征消除（Recursive Feature Elimination CV,REFCV）特征選擇算法挖掘雙向流中最優(yōu)的11個(gè)特征集合作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,建立基于BiLSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的LDDoS攻擊檢測(cè)分類器進(jìn)行分類,達(dá)到LDDoS攻擊檢測(cè)的目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法比卡爾曼濾波和NCAS算法有較高的檢測(cè)率,誤報(bào)率和漏報(bào)率都很低。 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化. 2020,(05)

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

基于Bi LSTM的攻擊檢測(cè)框架圖

其中σ是sigmoid激活函數(shù)，xt是輸入序列，i、f、o和c分別是輸入門、遺忘門、輸出門和細(xì)胞狀態(tài)。Wf、Wi、Wc和Wo分別是從輸入序列連接到遺忘門、輸入門、候選細(xì)胞狀態(tài)和輸出門的權(quán)重矩陣;Uf、Ui、Uc和Uo分別是連接LSTM單元和遺忘門的權(quán)重矩陣、連接LSTM單元和輸入門的權(quán)重矩陣、連接LSTM單元和細(xì)胞狀態(tài)的權(quán)重矩陣、連接LSTM單元和輸出門的權(quán)值矩陣;bf、bi、bc和bo為偏置向量。LSTM網(wǎng)絡(luò)在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)，只能訪問(wèn)過(guò)去的上下文信息，忽略了將來(lái)的上下文信息。因此為了有助于發(fā)現(xiàn)重復(fù)的LDDoS攻擊序列，使用BiLSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)序列數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)能力，設(shè)計(jì)一種基于BiLSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的分類器。BiLSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由前向LSTM和后向LSTM循環(huán)網(wǎng)絡(luò)組成，它們的輸入相同，信息傳遞的方向不同。BiLSTM使用LSTM單元對(duì)輸入的序列分別計(jì)算，得到前向和后向不同隱含層的結(jié)果。BiLSTM的基本模型結(jié)構(gòu)如圖3所示。

LSTM網(wǎng)絡(luò)在處理序列數(shù)據(jù)時(shí)，只能訪問(wèn)過(guò)去的上下文信息，忽略了將來(lái)的上下文信息。因此為了有助于發(fā)現(xiàn)重復(fù)的LDDoS攻擊序列，使用BiLSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)序列數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)能力，設(shè)計(jì)一種基于BiLSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的分類器。BiLSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由前向LSTM和后向LSTM循環(huán)網(wǎng)絡(luò)組成，它們的輸入相同，信息傳遞的方向不同。BiLSTM使用LSTM單元對(duì)輸入的序列分別計(jì)算，得到前向和后向不同隱含層的結(jié)果。BiLSTM的基本模型結(jié)構(gòu)如圖3所示。從圖3可知，BiLSTM模型分類器接受REFCV提取的特征向量序列，作為時(shí)間t步長(zhǎng)的輸入，將前向LSTM輸出的特征向量序列與后向LSTM的特征向量序列在t時(shí)刻進(jìn)行向量拼接得到完整的特征向量序列:

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3113339