一种基于BiLSTM的低速率DDoS攻击检测方法
万方数据知识服务平台
应用市场
我的应用
会员HOT
万方期刊
×

点击收藏,不怕下次找不到~

@万方数据
会员HOT

期刊专题

10.3969/j.issn.1006-2475.2020.05.020

一种基于BiLSTM的低速率DDoS攻击检测方法

引用
低速率分布式拒绝服务(Low-rate Distributed Denial of Service,LDDoS)攻击是一种新型的DDoS攻击方式,因其具有低速率、周期性和隐蔽性等特点,可躲避传统的DDoS攻击检测技术,更加难于检测和防御.本文提出一种基于特征选择和双向长短期记忆(Bidirectional Long Short Term Memory,BiLSTM)神经网络结合的LDDoS攻击检测方法.该方法使用分层交叉验证的递归特征消除(Recursive Feature Elimination CV,REFCV)特征选择算法挖掘双向流中最优的11个特征集合作为神经网络的输入,建立基于BiLSTM神经网络模型的LDDoS攻击检测分类器进行分类,达到LDDoS攻击检测的目的.实验结果表明该方法比卡尔曼滤波和NCAS算法有较高的检测率,误报率和漏报率都很低.

低速率、DDoS、BiLSTM、特征选择

TP393.08(计算技术、计算机技术)

贵州省科技计划项目;河南省科技攻关计划项目

2020-05-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共7页

120-126

相关文献
评论
暂无封面信息
查看本期封面目录

计算机与现代化

1006-2475

36-1137/TP

2020,(5)

相关作者
相关机构

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn