针对如何从海量的网络流量数据中高效检测出物联网僵尸网络多阶段攻击行为,提出了一种基于多尺度混合残差网络(Multi-scale Hybrid Residual Network,MHRN)的物联网僵尸网络攻击检测(IoT Botnet Attack Detection based on MHRN,IBAD-MH...针对如何从海量的网络流量数据中高效检测出物联网僵尸网络多阶段攻击行为,提出了一种基于多尺度混合残差网络(Multi-scale Hybrid Residual Network,MHRN)的物联网僵尸网络攻击检测(IoT Botnet Attack Detection based on MHRN,IBAD-MHRN)方法。首先,为了减少检测模型的计算参数,在数据预处理中提出基于方差阈值法的特征选择(Feature Selection based on Variance Threshold,FS-VT)算法;其次,采取一种将数据样本转换为图像样本的数据图像化处理策略,充分挖掘深度学习模型的潜能;然后,为了弥补传统僵尸网络检测模型表征能力有限的不足,提出了一种基于多尺度混合残差网络的物联网僵尸网络多阶段攻击检测模型,该模型通过混合方式融合了不同尺度深度提取的特征信息,再通过残差连接消除网络加深造成的网络退化影响;最后,集成上述模型和算法,进一步提出了一种物联网僵尸网络攻击检测方法IBAD-MHRN。实验结果表明,IBAD-MHRN方法的检测准确率和F1值均达到了99.8%,与表现较好的卷积神经网络方法相比在准确率和F1值上分别有0.14%和0.36%的提升,能够有效且高效地检测物联网僵尸网络多阶段攻击。展开更多
为了验证多机协同攻击原理,通过STAGE(Scenario Toolkit And Generation Environment,STAGE)软件进行多机协同攻击仿真实验。它提供了各种工具和框架产生定制的应用仿真程序,不仅缩短了构建复杂模拟所需的时间,而且还与所需的高保真度...为了验证多机协同攻击原理,通过STAGE(Scenario Toolkit And Generation Environment,STAGE)软件进行多机协同攻击仿真实验。它提供了各种工具和框架产生定制的应用仿真程序,不仅缩短了构建复杂模拟所需的时间,而且还与所需的高保真度模型相结合,完成了实验性战争的设计和开发。笔者以STAGE作为支撑平台,通过快速构建虚拟战场环境,最大限度地利用有效资源,缩短仿真系统的开发时间。展开更多
文摘针对如何从海量的网络流量数据中高效检测出物联网僵尸网络多阶段攻击行为,提出了一种基于多尺度混合残差网络(Multi-scale Hybrid Residual Network,MHRN)的物联网僵尸网络攻击检测(IoT Botnet Attack Detection based on MHRN,IBAD-MHRN)方法。首先,为了减少检测模型的计算参数,在数据预处理中提出基于方差阈值法的特征选择(Feature Selection based on Variance Threshold,FS-VT)算法;其次,采取一种将数据样本转换为图像样本的数据图像化处理策略,充分挖掘深度学习模型的潜能;然后,为了弥补传统僵尸网络检测模型表征能力有限的不足,提出了一种基于多尺度混合残差网络的物联网僵尸网络多阶段攻击检测模型,该模型通过混合方式融合了不同尺度深度提取的特征信息,再通过残差连接消除网络加深造成的网络退化影响;最后,集成上述模型和算法,进一步提出了一种物联网僵尸网络攻击检测方法IBAD-MHRN。实验结果表明,IBAD-MHRN方法的检测准确率和F1值均达到了99.8%,与表现较好的卷积神经网络方法相比在准确率和F1值上分别有0.14%和0.36%的提升,能够有效且高效地检测物联网僵尸网络多阶段攻击。
文摘为了验证多机协同攻击原理,通过STAGE(Scenario Toolkit And Generation Environment,STAGE)软件进行多机协同攻击仿真实验。它提供了各种工具和框架产生定制的应用仿真程序,不仅缩短了构建复杂模拟所需的时间,而且还与所需的高保真度模型相结合,完成了实验性战争的设计和开发。笔者以STAGE作为支撑平台,通过快速构建虚拟战场环境,最大限度地利用有效资源,缩短仿真系统的开发时间。
