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基于流量特征重构与映射的物联网DDoS攻击单流检测方法
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作者 谢丽霞 袁冰迪 +3 位作者 杨宏宇 胡泽 成翔 张良 《电信科学》 北大核心 2024年第1期92-105,共14页
针对现有检测方法对物联网(IoT)分布式拒绝服务(DDoS)攻击响应速度慢、特征差异性低、检测性能差等不足,提出了一种基于流量特征重构与映射的单流检测方法(SFDTFRM)。首先,为扩充特征,使用队列按照先入先出存储定长时间跨度内接收的流量... 针对现有检测方法对物联网(IoT)分布式拒绝服务(DDoS)攻击响应速度慢、特征差异性低、检测性能差等不足,提出了一种基于流量特征重构与映射的单流检测方法(SFDTFRM)。首先,为扩充特征,使用队列按照先入先出存储定长时间跨度内接收的流量,得到队列特征矩阵。其次,针对物联网设备正常通信流量与DDoS攻击流量存在相似性的问题,提出一种与基线模型相比更加轻量化的多维重构神经网络模型与一种函数映射方法,改进模型损失函数按照相应索引重构队列定量特征矩阵,并通过函数映射方法转化为映射特征矩阵,增强包括物联网设备正常通信流量与DDoS攻击流量在内的不同类型流量之间的差异和同类型流量的相似性。最后,使用文本卷积网络、信息熵计算分别提取映射特征矩阵和队列定性特征矩阵的频率信息,得到拼接向量,丰富单条流量的特征信息并使用机器学习分类器进行DDoS攻击流量检测。在两个基准数据集上的实验结果表明,SFDTFRM能够有效检测不同类型的DDoS攻击,检测性能指标平均值与现有方法相比最多提升12.01%。 展开更多
关键词 DDOS攻击检测 多维重构 函数映射 机器学习
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