基于集成学习和寻峰算法的LDoS攻击检测与缓解方案.pdf

一种基于频域特征融合的LDoS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 (10)授权公告号 CN 112804248 B (45)授权公告日 2022.02.01 (21)申请号 202110120506.6 CN 105245503 A,2016.01.13 (22)

2023-06-05 约8.82千字 9页立即下载

基于SDN的LDoS检测与缓解系统研究与应用.docx 基于SDN的LDoS检测与缓解系统研究与应用一、引言随着网络技术的快速发展，网络攻击手段也日益复杂和隐蔽。其中，低速率拒绝服务攻击（LDoS）已成为网络中较为常见的攻击形式之一。由于其攻击速度慢、不易察觉，常常使传统防御手段束手无策。为应对这一问题，本文提出了基于软件定义网络（SDN）的LDoS检测与缓解系统，旨在通过SDN的灵活性和可编程性，实现对LDoS攻击的有效检测与缓解。二、SDN与LDoS攻击概述 1.SDN概述软件定义网络（SDN）是一种新型的网络架构，通过将控制层与数据层分离，使得网络管理者能够更灵活地管理和配置网络资源。在SDN架构中，控制器负责全局的网络控制和管理，而

2025-04-22 约4.57千字 10页立即下载

SDN中基于可编程数据平面的LDoS攻击检测方法研究.docx SDN中基于可编程数据平面的LDoS攻击检测方法研究一、引言随着软件定义网络（Software-DefinedNetworking，SDN）技术的快速发展，网络的可编程性和灵活性得到了极大的提升。然而，这也为网络带来了新的安全威胁。其中，LDoS（Low-rateDenialofService，低速率拒绝服务）攻击因其隐蔽性和持续性，已成为SDN网络中不容忽视的安全问题。本文旨在研究SDN中基于可编程数据平面的LDoS攻击检测方法，以提高SDN网络的安全性。二、SDN与LDoS攻击概述 SDN是一种新型网络架构，通过集中式的控制器对网络进行管理和控制，实现了网络的灵活可编程。然而，这种集

2025-06-09 约4.04千字 8页立即下载

移动雾计算中基于强化学习的伪装攻击检测算法.pptx 汇报人： 2024-01-28 移动雾计算中基于强化学习的伪装攻击检测算法 目录 CONTENTS 引言移动雾计算概述伪装攻击检测算法 基于强化学习的伪装攻击检测算法 实验设计与实现结论与展望 01 引言随着物联网和移动设备的普及，移动雾计算作为一种新兴的计算范式，将计算和存储资源推向网络边缘，为低延迟、高带宽的应用提供了有力支持。移动雾计算的发展在开放和动态的移动雾计算环境中，伪装攻击等安全威胁日益严重，对系统的可用性和安全性造成了极大威胁。安全威胁的严峻性研究基于强化学习的伪装攻击检测算法，对于提高移动雾计算系统的安全防护能力，保障数据和服务的完整性与可用性具有重要意义。

2024-06-10 约3.47千字 29页立即下载

基于机器学习的DDoS攻击缓解论文.docx 基于机器学习的DDoS攻击缓解论文摘要：随着互联网的快速发展，网络安全问题日益突出，其中分布式拒绝服务（DDoS）攻击对网络服务的影响尤为严重。本文旨在探讨基于机器学习的DDoS攻击缓解方法，通过分析现有DDoS攻击的特点和挑战，提出一种基于机器学习的缓解策略，以提高网络服务的安全性。本文首先对DDoS攻击的类型、特征和影响进行概述，然后详细介绍了机器学习在网络安全领域的应用，最后提出了基于机器学习的DDoS攻击缓解模型及其性能评估。关键词：DDoS攻击；机器学习；网络安全；缓解策略；性能评估一、引言（一）DDoS攻击的类型与特征 1.内容概述 DDoS攻击是一种通过大量恶意流量使网

2025-04-12 约5.08千字 12页立即下载

基于非参数CUSUM算法的DDoS攻击的检测.pdf

2018-08-02 约小于1千字 7页立即下载

软件定义网络环境下LDoS攻击检测与防御：技术剖析与实践探索.docx 软件定义网络环境下LDoS攻击检测与防御：技术剖析与实践探索一、引言 1.1研究背景与意义随着云计算、大数据、移动互联网等新兴技术的飞速发展，网络规模不断扩大，应用场景日益多元化，人们对网络性能和服务质量的要求也越来越高。在这样的背景下，软件定义网络（SoftwareDefinedNetwork，SDN）应运而生，作为一种新型的网络架构，SDN被认为是下一代网络的热门发展方向。 SDN的核心思想是将网络的控制平面与数据转发平面分离，通过集中化的控制器对网络进行统一管理和控制。这种架构使得网络配置和管理更加灵活、高效，能够快速响应业务需求的变化，实现网络资源的优化分配。同时，SD

2025-05-25 约3.75万字 42页立即下载

基于深度学习的Web攻击检测方法.docx 基于深度学习的Web攻击检测方法一、引言随着互联网技术的迅猛发展，Web应用已成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。然而，随着Web应用的普及，网络安全问题也日益突出，其中Web攻击更是给企业和个人带来了巨大的损失。传统的Web攻击检测方法往往依赖于规则匹配和特征提取，但这种方法对于新型、复杂的攻击手法往往难以有效应对。因此，本文提出了一种基于深度学习的Web攻击检测方法，以提高Web应用的安全性。二、深度学习在Web攻击检测中的应用深度学习是一种模拟人脑神经网络的工作方式，通过对大量数据进行学习和分析，可以自动提取数据的特征，从而实现更准确的分类和预测。在Web攻击检测中，深度学

2025-02-15 约4.58千字 9页立即下载

基于深度学习的Web攻击检测方法.pdf 摘要 Web在当今互联网世界中占据着举足轻重的地位，然而，多数Web应用由于开发语言的灵活性，往往面临着不同程度的安全挑战。传统的Web攻击检测方法高度依赖于专家的经验来手动提取攻击特征，这在当前攻防技术日新月异的环境下，显得愈发力不从心。因此，一种能够自动提取数据特征的算法，将更有助于应对当前复杂多变的网络环境。深度学习的兴起为解决这一问题提供了可能。深度学习的核心思想是通过构建深层的神经网络模型，从海量的输入数据中自动提取和学习有效的特征表示。因此，利用深度学习进行

2025-01-23 约9.83万字 71页立即下载

基于逐像素监督的人脸呈现攻击检测算法研究.pdf 摘要人脸识别系统由于其便捷性和高准确率，已广泛应用于各类领域。然而，人脸信息容易被盗取，为不法分子提供了攻击人脸识别系统的机会。人脸呈现攻击，作为最常见、最易实现的攻击方式之一，通过打印照片、重放视频、佩戴面具或其他的替代品欺骗人脸识别系统获取他人权限。这不仅严重威胁人脸识别系统的安全，也会危害用户的权益。因此，检测人脸呈现攻击成为人脸识别系统必须关注的问题。本文深入研究了人脸呈现攻击检测方法，并对基于深度学习逐像素监督的人脸呈现攻击检测方法提出改进方案：（1）根据人脸呈现攻击对纹理信息敏感的特点，改进了中心差分卷积网络的池化算子和低维部分的卷积算子。提出了具有更大感受野和更

2025-05-04 约10.09万字 69页立即下载

基于平滑水印和事件触发的重放攻击检测算法研究.pdf 摘要在当今的数字化世界中，网络安全问题已经成为了一个无法忽视的重要议题。特别是在工业控制系统中，由于其对生产操作的直接影响，网络攻击可能导致严重的生产事故，甚至威胁到人们的生命安全。因此，如何有效地防范和检测网络攻击，成为了工业控制系统领域的一项重要研究课题。在众多的网络攻击手段中，重放攻击是一种常见的攻击方式。通过捕获并重放传感器数据，攻击者可以欺骗控制系统，使其误以为是正常的操作指令。为了对抗这种攻击，研究者们提出了使用水印方法来检测重放攻击的方案。然而，这种方案在应用到过程控制系统时，却面临着一系列的挑战。因为水印信号是由独立且同分布的高斯噪声序列构成，这使得其在对工业

2025-05-03 约12.54万字 68页立即下载

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

2025-06-09 约4.5千字 9页立即下载

2025-01-28 约6.13万字 93页立即下载

基于Steger图像算法的光纤布拉格光栅寻峰技术.docx 基于Ｓｔｅｇｅｒ图像算法的光纤布拉格光栅寻峰技术王巧妮１杨远洪１，２１北京航空航天大学精密光机电一体化技术教育部重点实验室，北京１００１９１（）２北京航空航天大学惯性技术国防科技重点实验室，北京１００１９１摘要分析了实际光纤布拉格光栅（ＦＢＧ）反射谱的特性，建立了ＦＢＧ反射峰超高斯模型。将图像处理技术用于ＦＢＧ寻峰，提出了一种基于Ｓｔｅｇｅｒ图像算法的ＦＢＧ寻峰技术，并给出了非对称光谱中心波长修正公式及峰值亚步长修正公式。Ｓｔｅｇｅｒ寻峰算法兼具滤波和寻峰功能，具有较强的抗

2017-12-01 约1.25万字 6页立即下载

基于上采样集成学习的不平衡数据故障检测算法优化与实践.docx 基于上采样集成学习的不平衡数据故障检测算法优化与实践一、引言 1.1研究背景与意义在当今工业生产智能化的大趋势下，故障检测作为保障生产系统稳定、高效运行的关键环节，其重要性愈发凸显。随着传感器技术和数据采集系统的飞速发展，工业生产过程中能够获取到海量的数据，这些数据为故障检测提供了丰富的信息来源。然而，实际工业数据常常呈现出不平衡的特性，即不同故障类别所对应的样本数量存在显著差异。在众多故障检测场景中，正常状态下的数据样本往往大量存在，而各类故障状态，尤其是一些罕见故障的数据样本则相对稀缺，这种数据不平衡现象给故障检测带来了严峻的挑战。传统的故障检测方法，如基于统计模型的方法、简单的

2025-05-27 约4.72万字 56页立即下载