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基于知识图谱的DDoS攻击源检测研究.pdf
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基于知识图谱的DDoS攻击源检测研究 信息安全研究
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结合DDoS攻击检测方法的最新研究情况,对DDoS攻击检测技术进行系统分析和研究,对不同检测方法进行比较,讨论了当前该领域存在的问题及今后研究的方向。
DDoS攻击检测进展研究
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DDoS 攻击是目前网络安全中最难解决的问题之一 ,也是当前DDoS研究的重点之一. 本文着重探讨了DDoS攻击检测技术所面临的挑战和国内外的研究进展,对不同检测方法进行了系统深入的分析和比较,并对DDoS攻击检测的研究进行了小结和展望 .
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基于深度学习的DDoS攻击检测模型
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构建了基于粒子群优化卷积神经网络(PSO-CNN)的分布式拒绝服务攻击(DDoS)攻击检测模型. 利用卷积神经网络的权值共享和最大池化自动挖掘网络数据流特征, 引入粒子群对卷积核进行优化, 在提升模型训练效率的同时, 增强了模型的全局寻优能力. 实验结果表明, 该模型能够有效检测DDoS攻击, 具有较高的检测准确率.
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利用小波分解网络流量的方法,提出了一种基于数据预处理的分布式拒绝服务DDoS攻击检测算法。通过对小尺度流量数据进行预处理,使得短相关的网络流量体现出长相关性并保持小尺度模型的时间敏感度,满足了Hurst指数刻画多分形模型的条件,解决了现有小尺度网络异常实时检测方法的缺陷,如Holder指数检测算法误报率高、VTP检测法检测率不足等问题。
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