基于改进神经网络的LDoS攻击感知

• 作者: 陈静
• 来源期刊: 信息通信
• 学科: 地球科学
• 关键词: 拒绝服务 LDoS BP神经网络 误差估计器 离散小波分析
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 1-2
• 页数: 2页
• 分类号: P618
• 字数: 2525字
• 语种: 中文

摘要

低速率拒绝服务(LDoS)攻击又称为降质服务攻击(RoQ),是一种新型的拒绝服务攻击方式,其特点是利用TCP重传超时机制的漏洞,周期性地发送短时高速脉冲攻击数据包,降低TCP吞吐量,由于反复发送LDoS攻击包的速率很高,流量会重复超时,导致网络拒绝服务.由于平均速率较低,即使TCP的吞吐量减少,攻击者仍然不容易被发现,隐蔽性极强,不易检测.文中提出基于LDoS攻击流量在频域的自身特征进行检测,改进BP神经网络,降低训练样本"异常值"对收敛速度的影响,对LDoS特征进行训练学习,综合诊断,从而提高LDoS攻击感知的检测率和鲁棒性.