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基于深度学习的实时DDoS攻击检测被引量：14: 2017年; 分布式拒绝服务(DDoS)攻击是一种分布式、协作式的大规模网络攻击方式,提出了一种基于深度学习的DDoS攻击检测方法,该方法包含特征处理和模型检测两个阶段:特征处理阶段对输入的数据分组进行特征提取、格式转换和维度重构;模型检测阶段将处理后的特征输入深度学习网络模型进行检测,判断输入的数据分组是否为DDoS攻击分组。通过ISCX2012数据集训练模型,并通过实时的DDoS攻击对模型进行验证。结果表明,基于深度学习的DDoS攻击检测方法具有高检测精度、对软硬件设备依赖小、深度学习网络模型易于更新等优点。; 李传煌孙正君袁小雍李晓林龚梁王伟明; 关键词：分布式拒绝服务拒绝服务

一种软件定义网络中的DDoS攻击防御装置及方法: 本发明公开了一种软件定义网络中的DDoS攻击防御装置及方法，该装置包括流表统计信息收集模块、统计信息格式转换模块、特征提取模块、攻击检测模块和攻击防御策略产生模块：流表统计信息收集模块收集每个流表项的统计信息；特征提取模...; 李传煌钱正哲孙正君吴艳金蓉王伟明; 文献传递

一种SDN中基于深度学习的DDOS防御装置及方法: 本发明公开了一种SDN中基于深度学习的DDOS防御装置及方法，本发明装置包括特征提取模块、深度学习DDoS检测模块、模型更新模块(Model Updater)、信息统计模块及流表产生模块；本发明利用了特征提取模块提取系统...; 李传煌孙正君龚梁金蓉王伟明; 文献传递

一种基于深度学习的DDOS检测方法: 本发明公开了一种基于深度学习的DDOS检测方法。该方法包含特征处理和模型检测两个阶段，特征处理阶段对输入的数据包进行特征提取，格式转换和维度重构；模型检测阶段将处理后的特征输入到深度学习网络模型进行检测，判断输入的数据包...; 李传煌孙正君龚梁金蓉王伟明; 文献传递

SDN中基于深度学习混合模型的DDOS攻击检测与防御技术研究: 分布式拒绝服务(DDoS)俨然成为网络安全方面最为棘手的问题之一。现有的DDoS攻击检测与防御方法存在着检测时延长，检测精度低，误报率较高等问题，并且对于新类型的DDoS攻击束手无策。　　SDN（Software Def...; 孙正君; 关键词：分布式拒绝服务攻击检测安全防御

SDN下基于深度学习混合模型的DDoS攻击检测与防御被引量：30: 2018年; 软件定义网络(SDN,software defined network)作为一种新兴的网络架构,其安全问题一直是SDN领域研究的热点,如SDN控制通道安全性、伪造服务部署及外部分布式拒绝服务(DDoS,distributed denial of service)攻击等。针对SDN安全中的外部DDoS攻击问题进行研究,提出了一种基于深度学习混合模型的DDoS攻击检测方法——DCNN-DSAE。该方法在构建深度学习模型时,输入特征除了从数据平面提取的21个不同类型的字段外,同时设计了能够区分流类型的5个额外流表特征。实验结果表明,该方法具有较高的精确度,优于传统的支持向量机和深度神经网络等机器学习方法,同时,该方法还可以缩短分类检测的处理时间。将该检测模型部署于控制器中,利用检测结果产生新的安全策略,下发到Open Flow交换机中,以实现对特定DDoS攻击的防御。; 李传煌吴艳钱正哲孙正君王伟明; 关键词：分布式拒绝服务攻击检测

一种SDN中基于深度学习的DDOS防御装置及方法: 本发明公开了一种SDN中基于深度学习的DDOS防御装置及方法，本发明装置包括特征提取模块、深度学习DDoS检测模块、模型更新模块(Model Updater)、信息统计模块及流表产生模块；本发明利用了特征提取模块提取系统...; 李传煌孙正君龚梁金蓉王伟明

一种基于深度学习的DDOS检测方法: 本发明公开了一种基于深度学习的DDOS检测方法。该方法包含特征处理和模型检测两个阶段，特征处理阶段对输入的数据包进行特征提取，格式转换和维度重构；模型检测阶段将处理后的特征输入到深度学习网络模型进行检测，判断输入的数据包...; 李传煌孙正君龚梁金蓉王伟明; 文献传递

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孙正君