【摘 要】
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为了准确识别分布式拒绝服务(DDoS)攻击态势预警级别,研究DDoS攻击态势预警技术,设计DDoS攻击态势预警模型逻辑结构,定义区域网络安全脆弱性因子(SVF).基于长短时记忆(LSTM)
【机 构】
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海南大学计算机与网络空间安全学院,海南大学南海海洋资源利用国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61762033),海南省自然科学基金资助项目(2019RC041,2019RC098).
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为了准确识别分布式拒绝服务(DDoS)攻击态势预警级别,研究DDoS攻击态势预警技术,设计DDoS攻击态势预警模型逻辑结构,定义区域网络安全脆弱性因子(SVF).基于长短时记忆(LSTM)网络流量预测模型和区域网络安全脆弱性因子,提出基于动态自适应阈值的DDoS攻击态势预警模型.提取IP数据包统计特征(IPDCF),使用LSTM预测模型对IPDCF序列建模,对正常流进行预测.根据预测结果和SVF实时动态地计算预警阈值和预警区间,基于预警阈值和预警区间设定态势预警级别.实验结果表明,利用该模型能够实时、有效
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