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龚梁

作品数：1 被引量：15H指数：1
供职机构：浙江工商大学信息与电子工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇拒绝服务
  • 1篇攻击检测
  • 1篇分布式
  • 1篇分布式拒绝服...
  • 1篇DDOS攻击
  • 1篇DDOS攻击...

机构

  • 1篇浙江工商大学
  • 1篇佛罗里达大学

作者

  • 1篇王伟明
  • 1篇李晓林
  • 1篇龚梁
  • 1篇李传煌
  • 1篇孙正君

传媒

  • 1篇电信科学

年份

  • 1篇2017
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于深度学习的实时DDoS攻击检测被引量：15
2017年
分布式拒绝服务(DDoS)攻击是一种分布式、协作式的大规模网络攻击方式,提出了一种基于深度学习的DDoS攻击检测方法,该方法包含特征处理和模型检测两个阶段:特征处理阶段对输入的数据分组进行特征提取、格式转换和维度重构;模型检测阶段将处理后的特征输入深度学习网络模型进行检测,判断输入的数据分组是否为DDoS攻击分组。通过ISCX2012数据集训练模型,并通过实时的DDoS攻击对模型进行验证。结果表明,基于深度学习的DDoS攻击检测方法具有高检测精度、对软硬件设备依赖小、深度学习网络模型易于更新等优点。
李传煌孙正君袁小雍李晓林龚梁王伟明
关键词：分布式拒绝服务拒绝服务
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共1页<1>
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