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基于BP神经网络的LDoS攻击分类器

消耗积分:2 | 格式:rar | 大小:0.82 MB | 2018-01-21

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　　低速率拒绝服务（ LDoS， low-rate denial of service）攻击是一种降质服务（RoQ，reduction of quality）攻击，具有平均速率低和隐蔽性强的特点，它是云计算平台和大数据中心面临的最大安全威胁之一。提取了LDoS攻击流量的3个内在特征，建立基于BP神经网络的LDoS攻击分类器，提出了基于联合特征的LDoS攻击检测方法。该方法将LDoS攻击的3个内在特征组成联合特征作为BP神经网络的输入，通过预先设定的决策指标，达到检测LDoS攻击的目的。采用LDoS攻击流量专用产生工具，在NS2仿真平台和test-bed网络环境中对检测算法进行了测试与验证，实验结果表明通过假设检验得出检测率为96.68%。与现有研究成果比较说明基于联合特征的LDoS攻击检测性优于单个特征，并具有较高的计算效率。

基于BP神经网络的LDoS攻击分类器

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