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基于动态阈值的DDoS攻击态势预警方法和服务器

摘要

本发明实施例提供了一种基于动态阈值的DDoS攻击态势预警方法和服务器,涉及DDoS攻击检测技术领域。方法包括:生成IP数据包统计特征时间序列,并使用LSTM神经网络预测模型对IP数据包统计特征时间序列进行建模,得到LSTM预测模型;采用LSTM预测模型对目标区域的待测网络流量进行预测,根据预测结果和网络安全脆弱性因子计算目标区域的阈值和阈值公差,划分多个预警级别;针对目标区域在目标时刻的网络流量,生成目标IP数据包统计特征,进而识别DDoS攻击并确定待测网络流量的预警级别。采用本发明可以提高DDoS攻击预警准确率。

著录项

  • 公开/公告号CN110474878A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-11-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 海南大学;

    申请/专利号CN201910646959.5

  • 申请日2019-07-17

  • 分类号H04L29/06(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构11573 北京华智则铭知识产权代理有限公司;

  • 代理人王昌贵

  • 地址 570228 海南省海口市美兰区人民大道58号

  • 入库时间 2024-02-19 16:02:24

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-12-13

    实质审查的生效 IPC(主分类):H04L29/06 申请日:20190717

    实质审查的生效

  • 2019-11-19

    公开

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