[发明专利]一种DDoS攻击检测方法在审
| 申请号： | 201811003445.X | 申请日： | 2018-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN109274651A | 公开（公告）日： | 2019-01-25 |
| 发明（设计）人： | 田秋亭;韩德志;王军;毕坤 | 申请（专利权）人： | 上海海事大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06N3/08;G06N3/04;G06N3/00 |
| 代理公司： | 上海元好知识产权代理有限公司 31323 | 代理人： | 徐雯琼 |
| 地址： | 201306 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种DDoS攻击检测方法，其包含以下过程：收集网络中的数据流，对收集的数据流进行预处理；用全局无偏搜索策略蜂群算法优化BP神经网络的权值和阈值，并用预处理后的数据进一步训练DDoS攻击检测模型；用训练好的DDoS攻击检测模型在线检测异常数据流；判断被检测出的异常数据流是否为DDoS攻击异常数据流，若是，则进行DDoS攻击数据流处理，否则，进行其他异常数据流处理；对所有被检测出的异常数据流进行异常处理的同时，并进行预警。本发明的优点为：改善了传统的BP神经网络算法容易陷入局部最优，收敛速度慢的问题；提高了DDoS攻击检测的准确性；改进了检测模型的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 异常数据流 预处理 数据流 检测 数据流处理 搜索策略 算法优化 异常处理 在线检测 传统的 权值和 蜂群 收敛 并用 预警 全局 改进 网络 | ||
【主权项】：
1.一种DDoS攻击检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、配置用于收集网络中产生的网络流量数据；S2、配置用于对收集到的网络流量数据进行预处理；S3、用全局无偏搜索策略蜂群算法优化BP神经网络的权值和阈值，进行DDoS攻击检测模型的优化训练；S4、用训练好的DDoS攻击检测模型实时检测网络数据流，判断是否为异常数据流，若不是，则结束；否则，判断是否为DDoS攻击数据流，若是DDoS攻击数据流，则进行DDoS攻击数据流的异常处理，否则，进行其他异常数据流处理；S5、分别对DDoS攻击数据流和其他异常数据流发预警信息。
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