【摘 要】
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面对日益严重的分布式拒绝服务(distributed denial of service,DDoS)攻击威胁和众多防护措施,需要防护绩效评估方法指导防护措施的选择.现有绩效评估方法通过对比防护措施部
【机 构】
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可信计算与信息保障实验室（中国科学院软件研究所）,信息网络安全公安部重点实验室（公安部第三研究所）
【基金项目】
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国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(SQ2013GX02D01211,2011AA01A203);国家自然科学基金项目(61100226,61303248);北京市自然科学基金项目(4122085);“十二五”国家科技支撑计划基金项目(2012BAK26B01)
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面对日益严重的分布式拒绝服务(distributed denial of service,DDoS)攻击威胁和众多防护措施,需要防护绩效评估方法指导防护措施的选择.现有绩效评估方法通过对比防护措施部署前后的攻击效果进行评估,需对防护措施进行卸载及重新部署,实施成本高.针对这种不足,首先建立了防护绩效评估模型(defence evaluation model,DEM),该模型从用户感受角度进行指标选取,减少了传统方式下测评过程需要的指标数量,降低了数据获取的难度.利用神经网络良好的泛化能力,将其引入DDoS防护绩效评估过程;在计算已部署防护措施攻击效果的同时,预测得到未部署防护措施时的攻击效果,减少了测量次数.使用网络仿真程序SSFNet模拟典型攻击场景进行实验,验证了提出的评估方法以及神经网络的预测能力.
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