公开(公告)号：CN115664804B

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202211311057.4

申请日：2022-10-25

申请人： 湖南大学

发明人： 汤澹 ,  林汉臣 ,  李欣萌 ,  秦拯 ,  王思苑 ,  王琪

IPC分类号： H04L9/40 ,  G06F21/55 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于径向基函数神经网络的LDoS攻击检测方法，属于计算机网络安全领域。其中所述方案包括：网络流量数据采集，以一定的时间间隔通过SDN控制器采集瓶颈链路交换机上的TCP流量特征值和UDP流量特征值。径向基函数神经网络训练，以整个LDoS攻击过程的网络流量的特征数据作为样本数据，对径向基函数神经网络进行训练，求出输入层和隐含层之间的权值以及隐含层和输出层之间的权值。攻击判定检测，将采集的网络流量特征数据以及径向基函数神经网络的三个参数导入到检测函数中，得到最终的预测值，根据判定方法判断是否遭受到了LDoS攻击。该检测方法具有较高的准确度和较低的误报率，是一种有效的LDoS攻击检测方法。

公开(公告)号：CN115664804A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211311057.4

申请日：2022-10-25

申请人： 湖南大学

发明人： 汤澹 ,  林汉臣 ,  李欣萌 ,  秦拯 ,  王思苑 ,  王琪

IPC分类号： H04L9/40 ,  G06F21/55 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于径向基函数神经网络的LDoS攻击检测方法，属于计算机网络安全领域。其中所述方案包括：网络流量数据采集，以一定的时间间隔通过SDN控制器采集瓶颈链路交换机上的TCP流量特征值和UDP流量特征值。径向基函数神经网络训练，以整个LDoS攻击过程的网络流量的特征数据作为样本数据，对径向基函数神经网络进行训练，求出输入层和隐含层之间的权值以及隐含层和输出层之间的权值。攻击判定检测，将采集的网络流量特征数据以及径向基函数神经网络的三个参数导入到检测函数中，得到最终的预测值，根据判定方法判断是否遭受到了LDoS攻击。该检测方法具有较高的准确度和较低的误报率，是一种有效的LDoS攻击检测方法。