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基于人类访问模型的应用层DDoS攻击检测研究

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随着计算机网络的应用和普及,人们对网络安全的要求也愈发强烈.在网络安全领域中,DDoS被认为是最具有破坏力的网络攻击之一,它的破坏力随着网络带宽的增加而增大.针对于传统的网络层DDoS攻击检测和预防手段已趋向成熟,攻击者则向更高层次——应用层DDoS攻击转移.应用了无监督学习方法对应用层DDoS攻击进行检测,并对具体的网络场景进行数字仿真,通过对仿真结果的分析,判断出被攻击的网络区域.通过对不同类型访问者在网络中神经元分布情况的分析,着重指出攻击者与正常访问用户的访问行为间的区别,为日后进一步对应用层DDoS有效检测和防范提供理论基础.
The Research of Application Layer DDoS Attack Detection based the Model of Human Access

郭利菊、李平、底晓强、从立钢

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长春理工大学计算机科学技术学院,吉林长春130022

长春理工大学国防项目实验室,吉林长春130022

无监督学习 DDoS 神经网络 matlab 访问行为特征

2014

计算机安全
信息产业部基础产品发展研究中心

计算机安全

影响因子：0.336
ISSN：1671-0428
年,卷(期)：2014.(6)
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