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基于一维卷积神经网络的HTTP慢速DoS攻击检测方法
被引量:
5
1
作者
陈旖
张美璟
许发见
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第10期2973-2979,共7页
为解决HTTP慢速拒绝服务(SHDoS)攻击流量检测在攻击频率变化时出现的准确率降低的问题,提出一种基于一维卷积神经网络(CNN)的SHDoS攻击流量检测方法。首先,该方法在多种攻击频率下对三种类型的SHDoS攻击流量进行报文采样和数据流提取;之...
为解决HTTP慢速拒绝服务(SHDoS)攻击流量检测在攻击频率变化时出现的准确率降低的问题,提出一种基于一维卷积神经网络(CNN)的SHDoS攻击流量检测方法。首先,该方法在多种攻击频率下对三种类型的SHDoS攻击流量进行报文采样和数据流提取;之后,设计了一种数据流转换算法,将采集的攻击数据流转换为一维序列并进行去重;最后,使用一维CNN构建分类模型,该模型通过卷积核来提取序列片段,并从片段中学习攻击样本的局部模式,从而使模型对多种攻击频率的数据流都具备检测能力。实验结果显示,与基于循环神经网络(RNN)、长短期记忆(LSTM)网络及双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络构建的分类模型相比,该模型对未知攻击频率的样本同样具有较好的检测能力,在验证集上的检测准确率和精确率分别达到了96.76%和94.13%。结果表明所提方法能够满足对不同攻击频率的SHDoS流量进行检测的需求。
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关键词
慢速
http
拒绝服务攻击
恶意流量检测
卷积神经网络
深度学习
流量分类
下载PDF
职称材料
基于IP熵变量的DDoS攻击溯源模型
被引量:
10
2
作者
郭伟
邱菡
+1 位作者
周天阳
朱俊虎
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第12期3367-3374,共8页
针对当前溯源方法无法识别源于中间路由器的恶意攻击、无法区分攻击流量类型等问题,借鉴热力学中熵的概念并结合IP分布特征,定义IP熵变量,结合通信熵和IP熵提出一个基于熵变量的DDoS攻击溯源模型,设计DDoS攻击识别算法、DDoS攻击溯源算...
针对当前溯源方法无法识别源于中间路由器的恶意攻击、无法区分攻击流量类型等问题,借鉴热力学中熵的概念并结合IP分布特征,定义IP熵变量,结合通信熵和IP熵提出一个基于熵变量的DDoS攻击溯源模型,设计DDoS攻击识别算法、DDoS攻击溯源算法和DDoS流量区分算法。实验结果表明,该模型在时间容忍范围内提升了溯源效率,降低了僵尸网络检测的漏报率,能够识别出快速DDoS攻击、慢速DDoS攻击及flash crowd等类型,识别率达到了85.71%。
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关键词
香农熵
分布式拒绝服务攻击
攻击溯源
瞬时拥塞
慢速拒绝服务攻击
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职称材料
题名
基于一维卷积神经网络的HTTP慢速DoS攻击检测方法
被引量:
5
1
作者
陈旖
张美璟
许发见
机构
福建警察学院计算机与信息安全管理系
福建警察学院网络安全与电子物证研究所
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020年第10期2973-2979,共7页
基金
福建省自然科学基金面上项目(2017J01514)
教育部人文社科研究青年基金资助项目(17YJC630213)
福建省中青年教师教育科研项目(JAT190440)。
文摘
为解决HTTP慢速拒绝服务(SHDoS)攻击流量检测在攻击频率变化时出现的准确率降低的问题,提出一种基于一维卷积神经网络(CNN)的SHDoS攻击流量检测方法。首先,该方法在多种攻击频率下对三种类型的SHDoS攻击流量进行报文采样和数据流提取;之后,设计了一种数据流转换算法,将采集的攻击数据流转换为一维序列并进行去重;最后,使用一维CNN构建分类模型,该模型通过卷积核来提取序列片段,并从片段中学习攻击样本的局部模式,从而使模型对多种攻击频率的数据流都具备检测能力。实验结果显示,与基于循环神经网络(RNN)、长短期记忆(LSTM)网络及双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络构建的分类模型相比,该模型对未知攻击频率的样本同样具有较好的检测能力,在验证集上的检测准确率和精确率分别达到了96.76%和94.13%。结果表明所提方法能够满足对不同攻击频率的SHDoS流量进行检测的需求。
关键词
慢速
http
拒绝服务攻击
恶意流量检测
卷积神经网络
深度学习
流量分类
Keywords
slow
http
denial
of
service
(
shdos
)
attack
malicious traffic detection
Convolutional Neural Network(CNN)
deep learning
traffic classification
分类号
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于IP熵变量的DDoS攻击溯源模型
被引量:
10
2
作者
郭伟
邱菡
周天阳
朱俊虎
机构
信息工程大学网络空间安全学院
国家数字交换系统工程技术研究中心
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第12期3367-3374,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61502528)
文摘
针对当前溯源方法无法识别源于中间路由器的恶意攻击、无法区分攻击流量类型等问题,借鉴热力学中熵的概念并结合IP分布特征,定义IP熵变量,结合通信熵和IP熵提出一个基于熵变量的DDoS攻击溯源模型,设计DDoS攻击识别算法、DDoS攻击溯源算法和DDoS流量区分算法。实验结果表明,该模型在时间容忍范围内提升了溯源效率,降低了僵尸网络检测的漏报率,能够识别出快速DDoS攻击、慢速DDoS攻击及flash crowd等类型,识别率达到了85.71%。
关键词
香农熵
分布式拒绝服务攻击
攻击溯源
瞬时拥塞
慢速拒绝服务攻击
Keywords
Shannon entropy
distributed
denial
of
service
attack
attack
tracing
flash crowd
slow
DDoS
attack
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于一维卷积神经网络的HTTP慢速DoS攻击检测方法
陈旖
张美璟
许发见
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2020
5
下载PDF
职称材料
2
基于IP熵变量的DDoS攻击溯源模型
郭伟
邱菡
周天阳
朱俊虎
《计算机工程与设计》
北大核心
2019
10
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职称材料
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