7、核心熔毁攻击:模拟与分析

核心熔毁攻击:模拟与分析

在网络安全领域,核心熔毁攻击(Coremelt Attack)是一种极具威胁性的攻击方式。下面将详细介绍核心熔毁攻击的相关模拟和分析内容。

1. 网络模型

为了模拟互联网中的流量,我们使用自治系统(AS)级别的信息构建图,并选择与互联网拓扑和可能的流量路径相匹配的节点间路由。具体步骤如下:
1. 数据使用 :采用 2009 年 1 月的 CAIDA AS 关系数据集,使模型能考虑到链路的存在和不同链路在路由流量时的优先级。
2. 图的构建 :以互联网中的 AS 为节点构建图,节点间的边代表 AS 关系。AS 关系有四种类型:
- 提供商 :较大的 AS,允许较小的客户 AS 访问更广泛的互联网,客户根据使用的带宽向提供商付费。
- 客户 :向提供商付费以获取互联网访问服务的 AS。
- 对等方 :AS 之间相互对等,免费交换流量,以增加连接性或降低成本。
- 兄弟 AS :由同一家公司拥有的两个 AS。
3. 路径确定 :确定图中两节点间流量路径时,找到不违反路由策略的最短路由(以 AS 跳数计)。例如,若 AS A 和 B 是对等方,B 的提供商到目的地 D 的路由更短,但 A 会将流量发送到自己的提供商,而非通过 B。找到最短路径后,在模拟过程中保持其固定。
4. 容量估计 :由于互联网中不同

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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