本文選題：BP神經網絡 + DDoS攻擊��； 參考：《四川大學學報(自然科學版)》2017年01期

【摘要】：分布式拒絕服務攻擊(DDoS)是如今常見的網絡威脅之一,DDoS攻擊易被發(fā)動卻很難追蹤與防范.在神經網絡快速算法基礎上,首先系統(tǒng)分析國內外DDoS攻擊檢測理論、方法與大量數據集,構建了基于數據包長度,數據包發(fā)送時間間隔以及數據包長度變化率等六項特征的攻擊流量特征模型;其次通過大量嘗試提出對神經網絡誤差調整參數進行優(yōu)化的方法;最后基于加州大學洛杉磯分校數據集(UCLA CSD Packet Traces)進行了參數改進前后的攻擊檢測對比實驗.實驗表明,本文提出的方法能有效提高DDoS攻擊檢測率,且具有較好的泛化能力.
[Abstract]:Distributed denial of Service (DDoS) is one of the most common network threats. DDoS attacks are easy to launch but difficult to track and prevent. Based on the fast algorithm of neural network, firstly, the theory of DDoS attack detection at home and abroad, the method and a large number of data sets are systematically analyzed, and the data packet length is constructed. The attack traffic characteristic model of the six features, such as the time interval and the rate of change of packet length, is proposed. Secondly, a method to optimize the error adjustment parameters of neural network is proposed through a large number of attempts. Finally, based on UCLA CSD Packet practices, a comparison experiment of attack detection before and after parameter improvement is carried out. Experiments show that the proposed method can effectively improve the detection rate of DDoS attacks and has a good generalization ability.
【作者單位】： 河海大學企業(yè)管理學院;四川大學計算機學院;
【基金】：四川省應用基礎研究計劃項目(2013JY0018)
【分類號】：TP393.08;TP183

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