本文選題：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) + DDoS攻擊　； 參考：《四川大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年01期

【摘要】：分布式拒絕服務(wù)攻擊(DDoS)是如今常見(jiàn)的網(wǎng)絡(luò)威脅之一,DDoS攻擊易被發(fā)動(dòng)卻很難追蹤與防范.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速算法基礎(chǔ)上,首先系統(tǒng)分析國(guó)內(nèi)外DDoS攻擊檢測(cè)理論、方法與大量數(shù)據(jù)集,構(gòu)建了基于數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度,數(shù)據(jù)包發(fā)送時(shí)間間隔以及數(shù)據(jù)包長(zhǎng)度變化率等六項(xiàng)特征的攻擊流量特征模型;其次通過(guò)大量嘗試提出對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差調(diào)整參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化的方法;最后基于加州大學(xué)洛杉磯分校數(shù)據(jù)集(UCLA CSD Packet Traces)進(jìn)行了參數(shù)改進(jìn)前后的攻擊檢測(cè)對(duì)比實(shí)驗(yàn).實(shí)驗(yàn)表明,本文提出的方法能有效提高DDoS攻擊檢測(cè)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(xué)企業(yè)管理學(xué)院;四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：四川省應(yīng)用基礎(chǔ)研究計(jì)劃項(xiàng)目(2013JY0018)
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.08;TP183

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