【摘 要】
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全球进入人工智能时代,计算机技术、云计算以及大数据技术被广泛应用在各行各业,分布式拒绝服务攻击已经逐渐成为网络空间最主要的风险因素。随着工业物联网的普及,大批量的僵尸网加大了DDoS的攻击性,对DDoS攻击的检测逐渐成为网络安全的研究要点。本文根据机器学习结合大数据技术分析等相关的理论与技术,针对DDoS攻击流量的特点对网络流量中的多维度属性进行收集和分析,确保高效精准地对互联网中的大流量DDoS
【基金项目】
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2020年重庆对外经贸学院科研项目:基于机器学习的DDoS攻击检测系统关键技术研究(KYKJ202005)。
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全球进入人工智能时代,计算机技术、云计算以及大数据技术被广泛应用在各行各业,分布式拒绝服务攻击已经逐渐成为网络空间最主要的风险因素。随着工业物联网的普及,大批量的僵尸网加大了DDoS的攻击性,对DDoS攻击的检测逐渐成为网络安全的研究要点。本文根据机器学习结合大数据技术分析等相关的理论与技术,针对DDoS攻击流量的特点对网络流量中的多维度属性进行收集和分析,确保高效精准地对互联网中的大流量DDoS攻击进行检测。
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伴随着无人机数量的增长,中小型无人机越来越多地被应用于犯罪、恐怖袭击和军事打击等方面。尤其在冲突不断的中东地区,无人机作战已成为了新兴的袭扰手段。为了应对无人机袭扰,许多国家已经开始研制和部署反无人机系统。但是,无人机目标不同于以往的防空目标,具备“低小慢”的特征,反无人机的打击手段和作战流程也不同于现有的防空系统。如何快速有效地学习使用反无人机系统势必成为新系统部署之后的重点。为此,本文综合多方面因素的考虑,给出了针对反无人机作战的模拟训练系统设计方案,包括目标模型建立、传感器模型建立和武器模型建立
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