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深入探讨:机器学习的进步如何改进DDoS攻击检测(图)

2022-01-01 16:04:33来源:联搜网作者:热搜网 阅读量:1

深入讨论:机器学习的进步如何改进 DDoS 攻击检测

来自美国、中国和沙特阿拉伯的一组研究人员展示了人工智能 (AI) 算法如何帮助检测其他方法都失败的分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击。

随着联网设备的数量呈指数级增长检查软件产品是否符合需求定义,攻击者的方法也越来越复杂,查找和过滤流向 Web 服务器的有害 DDoS 流量正成为一项日益严峻的挑战。

他们的方法发表在开放科学平台 Europe PMC 上的一篇论文中,使用深度学习来确定来自源头的网络流量是正常的还是恶意 DDoS 攻击的一部分。

研究人员的研究结果表明,在处理大规模数据时,基于深度学习的检测方法可以提高检测速度和准确率,同时降低误报率。

这项工作的重点是软件定义网络 (SDN),这是近年来流行的网络范式。

SDN 提供灵活的虚拟化功能,可满足云计算、移动网络和物联网 (IOT) 不断增长的需求。

然而,正如许多研究人员发现的那样,SDN 和 OpenFlow(通常用于在 SDN 控制器和网络设备(例如交换机和路由器)之间实现通信的协议)容易受到 DDoS 攻击。

若变量已正确定义并赋值以下符合c语言表达方式的_检查软件产品是否符合需求定义_伯俊软件检查是否安装完整

基于规则的检测失败

检测 DDoS 的经典方法是将传入的网络流量与一组预定义的规则进行比较,这些规则可以将正常流量与攻击流量分开。

但是,由于 DDoS 攻击方案的多样性以及定义正常流量和恶意流量之间的阈值难度很大检查软件产品是否符合需求定义,因此很难设置 DDoS 检测规则。

“实际上,正常流量和攻击流量之间没有明显区别,”该论文的作者指出,并补充说,人类实际上不可能分析通过网络运行的大量数据来找到正确的规则。

更多排行:ddos 流量攻击 流量

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