基于非参数CUSUM算法的DDoS攻击的检测.pdf
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SDN环境下基于熵和SVM的DDoS攻击检测算法研究.docx
SDN环境下基于熵和SVM的DDoS攻击检测算法研究
摘要：
随着网络技术的飞速发展，软件定义网络（SDN）已成为现代网络架构的重要组成部分。然而，网络安全问题也随之而来，其中分布式拒绝服务（DDoS）攻击尤为突出。本文针对SDN环境下DDoS攻击的检测问题，提出了一种基于熵和支持向量机（SVM）的检测算法。该算法通过分析网络流量熵特征，结合SVM分类器，实现对DDoS攻击的有效检测。
一、引言
SDN作为一种新型的网络架构，通过集中控制的方式简化了网络管理，提高了网络的可编程性和灵活性。然而，SDN环境下的网络安全问题也日益凸显，其中DDoS攻击是一种常见的网络攻击手段。DDoS攻击通过大量
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一种DDoS攻击特征检测与算法.doc
一种DDoS攻击的特征检测与算法 【摘 要】分布式拒绝服务攻击是网络安全的重大威胁之一。传统的根据流量特征来检测拒绝服务攻击的方法，无法适用于分布式拒绝服务攻击的检测。文章介绍了一种DDos检测技术，这种检测方法可以有效识别分布式拒绝服务攻击。
【关键词】拒绝服务攻击；攻击检测；网络安全
0.引言
拒绝服务攻击（Deny of Service，DoS）曾经使得世界上几家著名电子商务提供商的站点（如雅虎、eBay、亚马逊等）陷入瘫痪长达数小时甚至数天，造成了巨大的经济损失。 拒绝服务攻击非常容易发起，并不像其它攻击一样需要有一定技术基础。
拒绝服务攻击容易实施的根本原因是TC
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《基于加权熵的低速率DDoS攻击检测研究》.docx
《基于加权熵的低速率DDoS攻击检测研究》
一、引言
随着互联网技术的快速发展，分布式拒绝服务攻击（DDoS）已成为网络安全领域的一大挑战。低速率DDoS攻击作为其中的一种特殊形式，其具有较低的检测难度和更高的攻击持续性，严重威胁着网络的安全性。针对此问题，本文提出了一种基于加权熵的DDoS攻击检测方法，该方法可以有效识别并抵御低速率DDoS攻击。
二、相关背景及文献综述
DDoS攻击是一种利用大量合法或非法网络流量对目标系统进行攻击的方式，导致目标系统无法正常处理合法流量，从而使得服务中断或降低服务质量。低速率DDoS攻击则是通过长时间、持续的、低速率的流量攻击，使传统的检测方法难以发现其异
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一种基于SDN的DDoS攻击检测方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112995202 A
(43)申请公布日 2021.06.18
(21)申请号 202110377525.7 G06N 20/20 (2019.01)
(22)申请日 2
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(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113378168 B
(45)授权公告日 2022.05.31
(21)申请号 202110754028.4 (56)对比文件
(22)申请日 2021.07.04
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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113162939 A
(43)申请公布日 2021.07.23
(21)申请号 202110453557.0
(22)申请日 2021.04.26
(71)申请人 上海工程技术大学
地址
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基于模糊聚类算法的DDoS攻击检测方法的研究与实现的开题报告.docx
基于模糊聚类算法的DDoS攻击检测方法的研究与实现的开题报告
一、研究背景
DDoS（DistributedDenialofService）是目前互联网上非常常见的一种攻击方式，它通过向目标服务器发送大量的请求，使得服务器过载并无法正常响应合法的用户请求。由于DDoS攻击有着隐蔽、高效、破坏性强等特性，对互联网安全构成了严重威胁。
为了防范DDoS攻击，研究者提出了多种检测方法。其中，基于机器学习的方法在近年来得到了广泛的应用，比如支持向量机、神经网络、朴素贝叶斯等算法。然而这些方法大多是基于监督学习的，需要大量的已知攻击类型的样本进行训练，而且这些攻击类型不断地变化，给分类器的训练带来了极大
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DDOS攻击检测..doc
引 言
进入2000年以来，网络遭受攻击事件频频发生，全球许多著名网站如yahoo、cnn、、ebay、fbi等等，包括中国的新浪网也相继遭到不名身份的黑客攻击，值得注意的是，在这些攻击行为中，黑客摒弃了以往常常采用的更改主页这一对网站实际破坏性有限的做法，取而代之的是，在一定时间内，彻底使受攻击的网站丧失正常服务功能，这种攻击手法为 DDoS，即分布式拒绝服务攻击(Distributed denial of service )。
简单的讲，拒绝服务就是用超出被攻击目标处理能力的海量数据包消耗可用系统，带宽资源，致使网络服务瘫痪的一种攻击手段。在早期，拒绝服务攻击主要是针对处理能力比较弱的
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SDN环境下DDoS攻击检测算法的深度剖析与创新研究
一、引言
1.1研究背景与意义
随着信息技术的飞速发展，网络在人们的生活和工作中扮演着愈发重要的角色。软件定义网络（SoftwareDefinedNetwork，SDN）作为一种新型的网络架构模式，近年来得到了广泛的关注和应用。SDN的核心思想是将网络的控制平面与数据转发平面分离，通过集中式的控制器对网络进行统一管理和控制，实现了网络的灵活可编程和集中化管理。这种创新的架构为网络带来了诸多优势，例如简化网络管理、提高网络资源利用率、加速网络创新等。
在企业网络中，SDN可以根据业务需求动态调整网络配置，实现网络资源的优化分配，提高
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基于eBPF与深度学习的DDoS攻击检测系统设计与实现.pdf
摘要
网络安全是各个行业在向数字化与智能化转变过程中重要的保障。DDoS（Distributed
DenialofService）攻击虽然已经诞生超20年，但其攻击事件频繁发生、攻击类型不断更新使
得它仍然是一个打破网络安全的威胁。攻击检测系统作为一种主动检测攻击的DDoS攻击防
御手段，一直是网络安全领域的研究热点。近年来，研究人员基于机器学习和深度学习提出
了多种优秀的DDoS攻击检测方法。然而，在以上研究方向的工作中存在以下两个问题：第
一，基于公开数据集构建攻击检测模型，少有完整的系统构建；第二，采用独立于攻击检测
模型的网络流量数据采集工具与攻击检测模型协作完成攻击检测任务，导致攻击
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一种基于数据挖掘的DDoS攻击入侵检测系统.pdf
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《 基于深度学习的DDoS攻击检测方法研究》范文.docx
《基于深度学习的DDoS攻击检测方法研究》篇一
一、引言
随着互联网技术的飞速发展，分布式拒绝服务攻击（DDoS）已成为网络安全的重大威胁。DDoS攻击通过大量伪造请求或流量，使目标服务器过载，导致服务中断或性能下降。传统的DDoS攻击检测方法常依赖特定的模式识别或网络监控系统，但随着网络复杂性的提高，传统的检测方法逐渐显现出其局限性。近年来，深度学习技术的出现为解决这一难题提供了新的可能。本文旨在研究基于深度学习的DDoS攻击检测方法，以实现更准确、更高效的攻击检测。
二、深度学习与DDoS攻击检测
深度学习是一种模拟人脑神经网络的机器学习方法，具有强大的特征提取和模式识别能力。在DDoS攻
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《基于深度学习的DDoS攻击检测方法研究》.docx
PAGE
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《基于深度学习的DDoS攻击检测方法研究》
第一章DDoS攻击概述
(1)DDoS（分布式拒绝服务）攻击是一种常见的网络攻击手段，其目的是通过占用大量网络资源，使目标服务器或网络服务无法正常响应合法用户的请求，从而达到瘫痪服务、窃取信息或破坏网络环境的目的。近年来，随着互联网的普及和网络安全形势的日益严峻，DDoS攻击的频率和规模都呈现出上升趋势。据统计，全球每年发生的DDoS攻击事件超过数十万起，其中不乏针对大型企业、金融机构和政府机构的重大攻击事件。例如，2016年10月21日，美国东海岸遭受了一次大规模的DDoS攻击，导致多家知名网站和服务瘫痪，包括Twitter、Red
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基于邻居联盟的DDoS攻击检测与过滤研究的开题报告.docx
基于邻居联盟的DDoS攻击检测与过滤研究的开题报告
一、研究背景及意义
随着网络技术的不断发展和普及，现代社会已经或正在进行数字化改革，网络安全问题受到越来越多的关注。其中，分布式拒绝服务（DDoS）攻击是当前最为常见、也最具破坏性的一种网络攻击方式之一。DDoS攻击通过利用多台计算机的协同作用，使目标网络系统瘫痪或无法正常运行。其危害性不仅在于对被攻击系统的直接破坏，还在于对相关领域、企业、个人等带来的不良影响，比如数据泄露、财产损失、服务中断等。
因此，DDoS攻击检测与过滤成为了当前网络安全研究的重要领域之一。目前，已经有很多研究者提出了各种检测和过滤方法，比如基于深度学习、机器学习、流