基于深度学习的放大攻击归因技术

• 作者: 刘东明 吴越 李林森 邹福泰
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 引导服务 放大攻击 归因技术 神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 安全与保密
• 页码范围: 3000-3004
• 页数: 5页
• 分类号: TP389.1
• 字数: 3945字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2019.12.029

摘要

引导服务是指某些犯罪分子提供的付费分布式拒绝服务(DDoS)攻击服务,是压力测试的非法使用,而目前大部分引导服务都大力宣传反射放大(DRDoS)攻击.DRDoS归因技术——收集攻击流量归因到某种已知的引导服务,以找到真正的攻击发起者.针对反射放大攻击流量的归因问题,提出了一种借用MLPNN来实现的方案,即使用Santanna等人收集的引导服务攻击流量pcap包得到引导服务的归因结果,对分析的9种引导服务,归因准确率达到95％ 以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邹福泰	上海交通大学网络空间安全学院	31	175	7.0	12.0
2	刘东明	上海交通大学网络空间安全学院	48	291	11.0	15.0
3	吴越	上海交通大学网络空间安全学院	47	188	8.0	11.0
4	李林森	上海交通大学网络空间安全学院	32	128	6.0	11.0