摘要：农业设备、传感器和监控系统与网络的连接日益紧密,给农村配电网带来了新的网络安全挑战。其中,分布式拒绝服务(ddos)攻击是一种常见的网络威胁,对农村配电网的安全性构成了严重威胁。针对农村配电网的特殊需求,提出一种基于多模态神经网络流量特征的网络应用层ddos攻击检测方法。通过制定网络应用层流量数据包捕获流程并构建多模态神经网络模型,成功提取并分析了网络应用层ddos攻击流量的特征。在加载ddos攻击背景下的异常流量特征后,计算相关系数并设计相应的ddos攻击检测规则,以实现对ddos攻击的有效检测。经试验分析,所提出的方法在提取ddos攻击相关特征上表现出色,最大提取完整度可达95%,效果明显优于对比试验中基于EEMD-LSTM的检测方法和基于条件熵与决策树的检测方法。

摘要：常规的通信网络攻击检测方法以攻击特征识别为主,ddos攻击特征对并未一一匹配,影响了攻击特征识别效果,检测性能随之降低。因此,设计了基于深度学习的通信网络ddos攻击在线检测方法。匹配通信网络ddos攻击特征对,将ddos攻击特征提取出来,并对其进行相关性检测,结合特征对的熵值变化,判断通信网络的攻击类型。基于深度学习构建网络ddos攻击在线检测模型,将ddos攻击特征匹配对在文件中完成分割,输入到攻击检测模型中进行数据处理,使通信网络攻击检测更加准确。更新通信网络ddos攻击检测参数,将ddos攻击数据的卷积层参数多次迭代,强化通信网络攻击检测的卷积性能,实现ddos攻击的精准检测。采用对比实验,验证了该方法的检测性能更佳,能够应用于实际生活中。

摘要：常规的通信网络ddos攻击溯源标记域形式一般为独立结构,溯源识别的范围较小,导致溯源误识率上升,因此,提出基于自适应包标记的通信网络ddos攻击溯源方法的研究设计。根据当前的溯源测试需求及标准的变化,先进获取源数据,采用多目标的方式,扩大溯源识别的范围,划分多目标自适应包标记域,以此为基础,构建自适应包标记网络ddos攻击溯源模型,采用域间重构的方式来实现溯源处理。最终的测试结果表明:对比于传统异构溯源图学习通信网络ddos攻击溯源测试组、传统序列特征提取通信网络ddos攻击溯源测试组,在设计的自适应包标记中,通信网络ddos攻击溯源测试组的溯源误识率均在20%以下,说明当前在自适应包标记技术的辅助下,当前所设计的溯源方式效果更佳,误差可控,具有实际的应用效果。

摘要：针对IPv6的大规模ddos攻击,需要开发出更为高效的攻击检测和防御手段。研究分析了IPv6 ddos攻击的特点,介绍了基于机器学习的攻击检测技术,以及常见的分布式拒绝服务(ddos)防御策略,构建了基于门控循环单元(GRU)的深度学习ddos检测模型,通过提取流量统计特征和频域特征,训练GRU网络进行攻击识别,设计了集成GRU检测与执行防御策略的IPv6 ddos防御系统。

摘要：常规的医保专网ddos攻击检测技术并未对ddos攻击进行全面的分类,在海量的数据中出现错检、漏检的问题。因此,设计了基于流量行为特征的医保专网ddos攻击检测技术。提取医保专网ddos攻击行为特征,将大量无效或高流量的网络请求行为提取出来,分析其在流量行为数据中的响应时间特征。基于流量行为特征调整医保专网ddos攻击检测周期,根据医保专网ddos攻击流量行为特征,将检测周期调整至合适的长度,及时发现异常流量行为,以满足ddos攻击检测的准确性需求。仿真实验表明,该技术检测的准确性更高,能够应用于实际生活中。

摘要：常规的医院通信网络ddos攻击检测矩阵结构一般设定为独立形式,致使攻击检测范围的扩大受到限制,进而一定程度上导致ddos攻击检测召回率下降。针对上述问题,文章提出了一种基于隐马尔可夫模型的医院通信网络ddos攻击检测方法。该方法根据当前的测定需求及标准对ddos攻击进行特征提取,采用多目标的方式设计检测矩阵,解析ddos攻击方向具体位置以及攻击的范围。在此基础上,构建隐马尔可夫医院通信网络ddos攻击检测模型,采用多元识别+组合处理的方式来实现ddos攻击的检测目标。测试结果表明:采用本文所设计的方法,ddos攻击检测召回率可以达到80%以上,对于医院通信网络的攻击检测效率更高,泛化能力明显提升,具有实际的应用价值。

摘要：为应对ddos(分布式拒绝服务)攻击,文中提出了一种新检测方法。考虑到传统检测方法在处理复杂网络环境时存在局限性,如检测效率低、误报率高等问题,研究采用了人工蜂群算法算法,以出色的搜索能力与高效的优化性能为基础,设计了一种基于人工蜂群算法的ddos攻击检测模型。通过对网络流量数据进行细致的预处理、特征提取,利用人工蜂群算法对数据特征进行优化分析,旨在提高ddos攻击的检测准确率与响应速度。研究结果表明,相比传统方法,该检测模型在ddos攻击检测的准确性、效率、适应性方面都有显著提升,验证了人工蜂群算法在网络安全领域应用的可行性。

摘要：为在数据样本回溯期内解决因本地信息熵值增大而造成的服务攻击问题,维护软件定义网络的运行安全性,提出入侵意图分析下的软件定义网络分布式拒绝服务(ddos)攻击检测方法。按照软件定义网络场景重构原则,确定因果网转换标准,实现对识别参数的更新处理,完成攻击性行为的入侵意图分析,再定义ddos数据集,根据攻击行为的时空特性,求解模型参数的取值范围,完成入侵意图分析下软件定义网络ddos攻击检测方法的设计。实验结果表明,在该算法控制下数据样本回溯期为10 min,低于传统算法,能够较好维护软件定义网络的运行安全性。

摘要：随着车联网(IoV)的日益普及和发展,其可靠性和安全性保障变得尤为重要。然而,在开放访问的环境中进行通信让智能交通系统的道路安全、通信安全和隐私问题面临巨大挑战。此外,对安全问题的快速响应要求使得实时检测成为越来越重要的研究课题。分布式拒绝服务(ddos)攻击可能导致车辆失速或故障、干扰自动驾驶、造成交通拥堵和事故,是所有车联网安全挑战中对自动驾驶安全最为严重的威胁之一。针对车联网环境下的这种安全需求,设计并验证一个分布式拒绝服务攻击实时检测系统,使用信息熵理论来量化车辆流量信息分布,在逐元素滑动时间窗和偏差计算的基础上,提出一种时间复杂度为O(n)的采用“累计时间窗”的算法,结合高斯分布的概率分布模型来实时检测并告警ddos攻击行为,并通过增加二次确认环节实现算法的改进。使用开源框架Framework For Misbehavior Detection进行的模拟实验结果表明,在VeReMi数据集中,该实时检测系统能够检测包括传统分布式拒绝服务攻击、破坏性女巫攻击和持续速率拒绝服务攻击等多种类型的ddos攻击,检测准确率达100%,ddos攻击检测时延达到8 s以内。研究结果能够为未来智能交通系统中分布式拒绝服务攻击的检测提供理论和实践参考。

摘要：针对当前存在“傀儡机”利用ddos攻击发送虚假信息,从而占用用户带宽并进行分布式拒绝服务攻击的问题,该文设计了基于Hadoop集群的分布式入侵检测系统架构。该系统对传统检测进行改进,可精简并融合大量多源数据,随后通过自适应调整阈值实现统一分析与管理的目标。结果表明,该系统具有较强的扩展性与分布性,可以通过扩展集群规模以及调大HDFS的“块”信息来提升检测性能。与传统检测相比,该系统能够从海量数据中快速挖掘高价值信息,还可以有效提高ddos攻击的检测率。