基于多核学习的自适应DDoS攻击检测方法OA北大核心CSCDCSTPCD
An adaptive DDoS attack detection method based on multiple-kernel learning
分布式拒绝服务DDoS攻击是互联网安全的主要威胁之一.当前大多数检测方法采用单一特征,在大数据环境下不能有效地检测DDoS早期攻击.提出了一种基于多核学习的特征自适应DDoS攻击检测方法FADADM,根据DDoS攻击流量的突发性、地址的分布性以及通信双方的交互性定义了5个特征.基于集成学习框架,分别提出采用增大同类方差与异类均值差的比值IS/M和减少同类方差与异类均值差的比值RS/M的方式自适应地调整各特征值的权重,基于简单多核学习SimpleM…查看全部>>
张晨;唐湘滟;程杰仁;董哲;李俊麒
海南大学计算机与网络空间安全学院,海南海口570228海南大学计算机与网络空间安全学院,海南海口570228海南大学海南省Internet信息检索重点实验室,海南海口570228海南大学计算机与网络空间安全学院,海南海口570228海南大学海南省Internet信息检索重点实验室,海南海口570228
信息技术与安全科学
多核学习DDoS攻击自适应集成学习
《计算机工程与科学》 2019 (8)
面向多控制器的SDN安全威胁检测技术研究
1381-1389,9
国家自然科学基金(61762033,61702539)海南省自然科学基金(617048,2018CXTD333)湖南省自然科学基金(2018JJ3611)浙江省公益技术应用社会发展项目(LGF18F020019)海南大学博士启动基金(kyqd1328)海南大学青年基金(qnjj14444)南海海洋资源利用国家重点实验室资助
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