网络空间作战中利用强化学习方法防御放大式拒绝服务攻击

• 作者: 张元天 李卓禹 闫海港 陈泱
• 来源期刊: 兵工自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 网络空间作战 赛博安全 强化学习 放大式拒绝服务攻击
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 武器装备自动化
• 页码范围: 8-12
• 页数: 5页
• 分类号: TP393.08
• 语种: 中文
• DOI: 10.7690/bgzdh.2021.01.003

摘要

为解决放大式拒绝服务攻击给赛博安全带来的风险,提出一种基于强化学习的方法.以DNS的放大攻击为对象,构建一个简化的放大攻击模型,利用model-free方法获取不同状态间的转移概率,采用强化学习方法建立防御放大攻击模型,通过对放大攻击模式的学习制定流量抑制策略,并对其进行仿真实验验证.结果表明:该方法能够有效挖掘出放大攻击的流量模式,智能化抵御来自放大攻击的威胁.