一种基于Q学习的LDoS攻击实时防御机制及其CPN实现

针对低速率拒绝服务攻击具有隐蔽性高、难以检测和及时响应的特点,提出了一种基于Q学习的LDoS攻击实时防御机制.该机制以终端自适应控制系统为保护对象,周期性地提取网络攻击特征参数,将其作为Q学习模块的输入参数,由Q学习模块进行最优防御的选择,优选出来的防御措施交与系统端执行.防御措施基于动态服务资源分配,根据系统当前运行状态对服务资源进行动态调整,从而保障正常服务请求的响应率.最后使用着色Petri网结合BP神经网络对攻击和防御过程进行了建模和仿真,结果表明:该方法具有较好的实时性和较高的灵敏性,能够对LDoS攻击行为进行实时响应,显著提高了系统防御的自动化程度.

一个指导网络安全防护的辅助决策系统

分析了网络安全中的决策问题，设计了一个基于辅助决策的网络安全系统，阐述了其工作原理，讨论了基于辅助决策的系统设计、安全实时防御、灾难恢复与应急响应以及安全增强的问题。