深入探讨：机器学习的进步如何改进 DDoS 攻击检测

最新推荐文章于 2025-03-09 13:24:19 发布
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文章标签： 机器学习 网络 人工智能
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研究人员展示了人工智能算法，尤其是深度学习，如何在传统基于规则的方法失效时有效地检测DDoS攻击。随着网络设备的增长和攻击手段的复杂化，DDoS防御变得更加困难。论文表明，深度学习方法在处理大规模数据时，能提升检测速度、准确性和减少误报。研究聚焦于易受DDoS攻击的软件定义网络（SDN），并强调了基于规则的检测在面对多样攻击策略时的局限性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

来自美国、中国和沙特阿拉伯的一组研究人员展示了人工智能 (AI) 算法如何帮助检测其他方法失败的分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击。

随着联网设备的数量呈指数级增长，并且攻击者的方法越来越复杂，查找和过滤针对 Web 服务器的有害DDoS流量正成为一项日益严峻的挑战。

他们的方法发表在开放科学平台Europe PMC

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zy18165754120
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巧妙使用机器学习的方法来检测IOT设备中的DDOS攻击
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超过90%的攻击包上小于100字节的，而正常的包是在100～1200字节之间的。而正常的流量包的大小从小到大都有，小的表示连接正常，大的表示视频流数据。无状态的特征是主要的包头域，有状态的特征是短时间窗口内聚集的流信息，需要有限的内存来支持在路由器上的应用。而DOS攻击的流量的包间隔的时间一般都很短。轻量级的特征：路由器必须要处理高带宽的流量，所以所有的特征都要说轻量级的。最后，研究人员把正常流量和DoS流量按照IP地址、MAC地址、包发送时间等融合在一起，让模拟的流量更像真实环境中产生的流量。
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