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文檔簡介
1、近年來隨著網(wǎng)絡(luò)攻擊手段越來越豐富、攻擊自動化程度越來越高,發(fā)起門檻越來越低,對其檢測、防御的研究得到了國內(nèi)外的廣泛關(guān)注。MONSTER系統(tǒng)是部署于10G接入網(wǎng)的以串聯(lián)方式工作的集成報文過濾、入侵檢測、協(xié)同和響應(yīng)的入侵防范系統(tǒng)(Intrusion Prevention System)?,F(xiàn)有基于規(guī)則的入侵檢測系統(tǒng)難以適應(yīng)日益復(fù)雜的攻擊技術(shù),因此對MONSTER設(shè)計智能的流量掃描和DDoS攻擊檢測模塊是非常必要的。
本文在對現(xiàn)有流量
2、掃描和DDoS攻擊檢測技術(shù)總結(jié)的基礎(chǔ)上,設(shè)計并實現(xiàn)了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流量掃描檢測模塊和基于SVM的DDoS攻擊檢測模塊。主要內(nèi)容如下:(1)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)上,設(shè)計實現(xiàn)預(yù)處理模塊、模式識別模塊、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模塊和掃描報警模塊,形成流量掃描檢測模塊。(2)在支持向量機的理論基礎(chǔ)上,設(shè)計實現(xiàn)預(yù)處理模塊、特征計算模塊、SVM學(xué)習(xí)模塊、DDoS判定模塊和DDoS攻擊報警模塊,形成新型DDoS攻擊檢測模塊。
最后,通過實驗對比體現(xiàn)了本
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