基于小波能量谱与复合神经网络的LDoS攻击识别

"基于小波能量谱和复合神经网络识别LDoS攻击流量" 在网络安全领域，拒绝服务（Denial of Service, DoS）攻击是一种常见的威胁，其中TCP目标低速率拒绝服务（Low-rate Denial of Service, LDoS）攻击由于其平均速率低且具有高度隐蔽性，使得识别它们变得尤为困难。为了应对这一挑战，研究人员提出了一种新的识别方法，该方法结合了小波变换和复合神经网络技术，用于区分正常网络流量和LDoS攻击流量。 小波变换是一种强大的信号分析工具，能够对非平稳信号进行多尺度分析，揭示其内在的细节信息。在本研究中，小波能量谱被用来提取网络流量的特征。小波能量谱系数可以反映流量的瞬时变化和波动特性，这对于捕捉LDoS攻击的异常模式至关重要。LDoS攻击通常会改变网络流量的统计特性，这些变化在小波能量谱上会有明显的体现。 复合神经网络是神经网络的一种集成形式，它通过结合多个不同的神经网络模型来提高整体的预测精度和鲁棒性。在这个识别系统中，小波能量谱系数作为输入，馈入复合神经网络进行训练和分类。神经网络通过学习正常流量和攻击流量的模式差异，形成有效的决策边界，从而能更准确地区分两者。 本研究的实验部分可能涉及使用实际或模拟的网络数据集来验证提出的识别方法。通过比较不同类型的DoS攻击和正常流量，研究可能展示了所提方法在检测LDoS攻击时的高准确性、低误报率以及鲁棒性。此外，还可能讨论了该方法对网络环境变化和未来新型攻击的适应能力。 资助信息显示，本研究得到了天津市自然科学基金、国家自然科学基金以及中国民航大学中央高校基本科研业务费专项资金的支持，这表明了学术界和业界对解决LDoS攻击问题的重视。 总结来说，"基于小波能量谱和复合神经网络识别LDoS攻击流量"的研究提供了一种新颖而有效的流量识别策略，利用了网络流量的多分形特性，并借助复合神经网络提高了识别效率。这种方法对于提升网络防御能力，及时发现并阻止LDoS攻击具有重要意义，有助于保护网络系统的稳定性和安全性。