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抗DDoS攻击协同缓解架构及方法: 本申请提供一种抗DDoS攻击协同缓解架构及方法。包括：特征提取模块，用于响应检测到分布式拒绝服务DDoS攻击，基于多层级网络空间中每个层级网络空间分别对应的特征指纹，提取对应层级网络空间的目标流量指纹，并将目标流量指纹传...; 王海亮徐永明刘艳飞罗静华王亚会杜炜王影轩贾亚运袁奥王天衡卫婷婷

SDN中DDoS攻击检测与混合防御技术: 2025年; DDoS攻击是软件定义网络(SDN)安全领域的一大威胁,严重威胁网络控制器及交换机等设备的正常运行,因此提出一种SDN中DDoS攻击检测与混合防御技术。在DDoS攻击检测方面,利用卡方检验值对SDN中控制器收到的Packet_In数据流内数据帧数量进行统计分析,将高于数据流卡方阈值的数据流初步判断为可疑流;继续计算数据流与可疑流的相对Sibson距离,区分可疑流是DDoS攻击流还是正常突发流;最后通过计算数据流之间的Sibson距离,根据DDoS攻击流的特征,确定攻击流是否为DDoS攻击流。在DDoS攻击防御方面,采用共享流表空间支持和Packet_In报文过滤方法混合防御,被DDoS攻击的交换机流表空间过载,将过载流表引流到其他交换机,从而完成数据层的防御;溯源得到DDoS攻击MAC地址并进行Packet_In数据流过滤,完成控制层的防御。实验结果表明,所提方法可有效检测软件定义网络交换机和控制器内的DDoS攻击流,能够防御不同的DDoS攻击。; 李小菲陈义; 关键词：攻击检测

一种针对DDoS攻击的防护方法和装置: 本发明实施例提供了一种针对DDoS攻击的防护方法和装置，确定目标客户端，获取针对所述目标客户端的客户端IP，所述客户端IP具有对应的第一网关信息；当检测到所述DDOS攻击时，基于所述DDOS攻击从所述客户端IP中确定出攻...; 智煜徽

一种基于机器学习的DDos攻击识别方法: 本发明公开了一种基于机器学习的DDos攻击识别方法，属于DDos攻击识别技术领域，通过采用机器学习模型构建攻击检测模型，初步实现了DDos攻击识别，采用采用多层次搜索算法对攻击检测模型进行训练，得到训练之后的攻击检测模型...; 杨明明陈阳赵腾

高校内部网络DDoS攻击防御策略研究: 2025年; 随着信息技术的迅猛发展,高校内部网络面临日益严重的DDoS攻击威胁。文章分析了DDoS攻击的类型及其对高校内部网络的影响,探讨了高校网络易受攻击的原因,并提出了相应的防御策略。通过采用流量清洗技术、入侵检测与防御系统(IDS/IPS)以及网络访问控制策略等手段,可以有效提升高校网络的安全性,保障教学、科研及其他业务的正常运行。研究表明,建立全面的网络安全防护体系对抵御DDoS攻击至关重要。; 吴涛; 关键词：DDOS攻击高校网络入侵检测网络安全

一种基于识别模型的DDoS攻击防御方法: 本发明涉及数字信息的传输技术领域，特别涉及一种基于识别模型的DDoS攻击防御方法，其中，方法包括：获取来自目标数据源的训练数据，并进行模型训练，得到初始攻击识别模型；利用服务器对初始攻击识别模型进行调试，得到调试结果；在...; 曾捷徐晨杨一帆但玉然杨圣辉刘兆钰卜祥元安建平

基于LSTM-SVM的SDN环境DDoS攻击检测: 2025年; 随着软件定义网络(SDN)的广泛应用,网络安全面临着新的挑战,其中包括对基于SDN环境下的DDoS(分布式拒绝服务)攻击的检测和应对。为了解决这一问题,本研究提出了一种利用长短期记忆神经网络(LSTM)和支持向量机(SVM)相结合的模型来检测基于SDN环境下的DDoS攻击。通过结合LSTM和SVM,可以充分利用两者的优势,提高DDoS攻击检测的准确性和鲁棒性。LSTM-SVM模型具有较强的泛化能力,可以适应新出现的未知攻击类型。实验结果表明,LSTM-SVM模型能够有效地识别SDN环境下的DDoS攻击流量,并具有较高的检测准确率和召回率。因此,本研究所提出的LSTM-SVM模型为基于SDN环境下的DDoS攻击检测提供了一种有效的解决方案。; 张思缘刘建华朱子豪潘梦双应贤儿郭秉昊; 关键词：分布式拒绝服务支持向量机循环神经网络

软件定义网络DDoS攻击问题研究: 2025年; 作为一种新的网络体系架构,SDN已经得到业界广泛认可并被大规模应用和部署,但其本身却因集中控制等体系架构方面的原因成为DDoS攻击的主要目标,对SDN及有关应用造成较大危害。以SDN中的DDoS攻击问题为研究对象,首先总结了SDN体系架构存在的DDoS攻击潜在风险,分析了现阶段SDN所主要面临的DDoS攻击形式;其次,介绍了目前业界检测和防御DDoS攻击的主要解决方案,探讨了当前DDoS攻击检测和防御研究中主要存在的问题;最后,对下一步有关研究工作进行了展望。; 张健朱丹; 关键词：分布式拒绝服务统计分析

一种基于深度学习的DDoS攻击流量检测方法: 本发明涉及网络攻防技术领域，特别涉及一种基于深度学习的DDoS攻击流量检测方法，方法包括：解析终端设备发送的当前数据流得到多个数据包的特征序列；基于多个数据包的特征序列组成时序特征矩阵输入至目标深度学习模型进行流量检测，...; 曾捷丁婧娆杨一帆徐晨程雯楚白朕铭安建平卜祥元

基于混合神经网络的DDOS攻击监测系统: 本发明涉及网络安全技术领域，具体地说，涉及基于混合神经网络的DDOS攻击监测系统。其包括：特征提取融合单元用于获取网络流量数据提取网络流量数据中的网络基础特征，使用卷积神经网络提取网络流量数据中的高阶深度特征，并融合得到...; 李鼎潘怡王润飞

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