基于ANN与KPCA的LDoS攻击深度检测策略

本文主要探讨了一种基于人工神经网络(ANN)与核主成分分析(KPCA)的低速率拒绝服务(LDoS)攻击检测方法。LDoS攻击是针对TCP协议的一种新型威胁，其特点是攻击速率低和隐蔽性强，这使得传统的DoS防御手段往往难以识别。为了克服这些挑战，研究者们运用了网络大数据分析技术，尤其是关注路由器队列中的数据，因为队列特征在识别异常流量模式方面具有重要作用。 文章的核心贡献在于将KPCA应用于处理路由器队列特征，这是一种非线性降维技术，能够有效地提取出隐藏在原始数据中的关键信息。通过将队列特征经过KPCA处理后，降低维度并转化为神经网络的输入，这种方法能够更有效地捕捉到LDoS攻击的特征模式。接下来，利用BP（Back Propagation，反向传播）神经网络的自学习能力，构建了一个LDoS分类器，这个分类器能根据训练数据自动学习和区分正常流量和恶意流量，从而实现LDoS攻击的精准检测。 实验结果显示，这种基于ANN和KPCA的方法在检测有效性方面表现出色，能够准确地识别出低速率的攻击行为，同时计算复杂度相对较低，有利于在实际应用中实施。这对于设计和改进针对LDoS攻击的路由器防御策略具有显著的参考价值，因为它提供了一种新颖且高效的方式来增强网络安全性，对抗不断演变的网络威胁。 这篇论文提出了一个创新的LDoS攻击检测框架，结合了机器学习的强大工具，有助于提高网络环境的安全防护水平，对于保障网络安全具有重要的理论和实践意义。