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题名基于防空作战体系的DDoS攻击防御技术研究
被引量：1
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作者
刘顺余
唐强
沙智伦
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机构
中国人民解放军
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出处
《网络空间安全》
2020年第6期38-42,共5页
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文摘
防空作战体系依托军事综合信息网、指挥专网、内部局域网等网络,连接各级作战值班室和作战阵地并实现空情共享.这类网络任务单一,防御能力较弱,易遭受敌军攻击,如分布式拒绝服务(DDoS).基于此,文章中提出了一种新颖的入侵检测方法—KNS.这种方法基于集成学习的思想,首先分别采用K-最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)、朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier,NBC)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对流量进行检测,其次对检测结果进行投票策略(Voting)整合,最后获得KNS的最终检测结果.这种方法在DDoS数据集进行了测试,结果表明,KNS具有较好的异常检测检测准确性、检测率、误报率.
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关键词
防空作战体系
机器学习
入侵检测
分布式拒绝服务
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Keywords
air defense combat system
machine learning
intrusion detection
distributed denial of service
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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