基于神经网络的大数据云平台DDoS攻击检测方法研究

作者：葛菁; 赵巍; 徐亦丹

来源：现代电子技术, 2020, 43(24): 102-104.

DOI：10.16652/j.issn.1004-373x.2020.24.026

• 云平台
• DDoS攻击监测
• 自组织映射
• 神经网络
• 特征优化
• 流量检测
• 实验测试

针对基于OpenFlow协议的云平台的安全性问题,文中对分布式拒绝服务攻击(DDoS)检测方法进行研究。通过引入自组织映射(SOM)神经网络,利用网络流量的包数、速率、生存周期等特征建立网络的输入特征向量对SOM中的输入层、竞争层进行合理的优化,借助Stacheldraht工具生成网络的训练和测试数据。在实验时,文中基于不同的流量数据集训练得到3个不同的SOM网络。测试结果表明,所提方法对于恶意流量的识别准确率可达98%以上,误判率可降低至0.5%以下,证明了神经网络在DDoS攻击检测中的可用性。

• 单位
  华东交通大学理工学院