30、应对间接 DDoS 洪泛攻击的防御策略建模与仿真

应对间接 DDoS 洪泛攻击的防御策略建模与仿真

1. 引言

近年来,网络安全问题愈发重要,它涉及计算机系统及其提供服务的安全性,对人们的日常生活、企业运营乃至国家政府都有着持续的影响。开放且易访问的网络,如互联网,为恶意软件的传播提供了温床,这些恶意软件会利用联网系统的漏洞发起攻击,破坏网络安全。因此,仔细分析有线和无线通信网络中常见的攻击类型,对于设计更有效的防御机制至关重要。

分布式拒绝服务(DDoS)攻击是一种极具挑战性的攻击技术,由于其分布式的特性,很难被检测和应对。通常,DDoS 攻击由僵尸网络发起,这些僵尸网络由分散在各地且受远程控制的计算机(僵尸主机)组成,它们会同时向目标受害者发送大量的服务请求和数据流量,导致目标系统响应速度显著减慢甚至崩溃。这种攻击可以在网络/传输层(如耗尽带宽、路由器处理能力或网络资源)或应用层(如耗尽服务器的内存、CPU、套接字等资源)发起。

本文将展示如何配置和扩展知名的 ns - 3 网络模拟器,以测试 DDoS 攻击期间的不同网络通信场景,并提出一种新策略来提高标准混合防御机制的性能。主要贡献如下:
1. 回顾标准 StopIt 机制应对 DDoS 安全攻击的操作,并通过实现特定的仿真模型展示其性能和局限性。
2. 利用 DiffServ 架构(通常用于保证通信网络中的特定服务质量水平)对 StopIt 技术进行扩展。
3. 实现提出的方案,并通过仿真测试,证明其对不同网络流量条件的高度反应性和适应性。

2. 相关工作

近年来,DDoS 攻击受到了广泛的研究。一些研究对不同类型的 DDoS 洪泛攻击进行了分类,并根据防御机制的预防、检测和响应能力对现有对策进行

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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