[发明专利]用于从IPFIX数据检测云上的DDOS僵尸网络的聚类方法有效
| 申请号: | 201780050602.X | 申请日: | 2017-08-24 | 
| 公开(公告)号: | CN109644184B | 公开(公告)日: | 2021-10-01 | 
| 发明(设计)人: | O·卡琳;R·罗南;H·纽沃斯;R·维尔奈 | 申请(专利权)人: | 微软技术许可有限责任公司 | 
| 主分类号: | H04L29/06 | 分类号: | H04L29/06 | 
| 代理公司: | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人: | 王茂华 | 
| 地址: | 美国华*** | 国省代码: | 暂无信息 | 
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| 摘要: | 使用机器学习训练分类器以用于标识或分类实体,从而增加关于实体是分布式拒绝服务攻击的一部分的置信度。该方法包括训练分类器使用第一分类方法,以标识来自实体集合的实体正在执行拒绝服务攻击的概率。该方法还包括使用分类器来标识满足执行拒绝服务攻击的阈值概率的实体子集。该方法还包括使用第二分类方法来标识实体子集中实体的相似度。该方法还包括基于相似度对个体实体进行分类。 | ||
| 搜索关键词: | 用于 ipfix 数据 检测 ddos 僵尸 网络 方法 | ||
【主权项】:
                1.一种计算机系统,包括:一个或多个处理器;以及一个或多个计算机可读介质,所述一个或多个计算机可读介质具有被存储在其上的指令,所述指令由所述一个或多个处理器可执行以将所述计算机系统配置为训练分类器来分类实体,以增加关于实体是分布式拒绝服务攻击的一部分的置信度,所述指令包括可执行以配置所述计算机系统执行至少以下操作的指令:训练分类器以使用第一分类方法来标识来自实体集合的实体正在执行拒绝服务攻击的概率;使用所述分类器来标识实体子集,所述实体子集满足执行拒绝服务攻击的阈值概率;使用第二分类方法来标识所述实体子集中实体的相似度;以及基于所述相似度对个体实体进行分类。
            
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