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一个新的优化驱动的深度学习框架,用于检测DDoS攻击.

Raj Kumar Batchu1, Thulasi Bikku2, Srinivasarao Thota3

  • 1Department of Computer Science and Engineering, Amrita School of Computing, Amrita Vishwa Vidyapeetham, Amaravati, Andhra Pradesh, 522503, India. b_rajkumar@av.amrita.edu.

Scientific reports
|November 14, 2024
PubMed
概括
此摘要是机器生成的。

本研究介绍了一种有效的入侵检测系统,用于打击云计算中的分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击. 深度学习方法显著提高了DDoS攻击检测准确度,提高了网络安全.

关键词:
自动编码器自动编码器黑寡妇是一个黑寡妇.在CGANAN中,我们可以看到.这是一种DDoS攻击.花火的火是什么意思侵入检测入侵检测系统可以检测入侵.

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科学领域:

  • 计算机科学 计算机科学
  • 网络安全 网络安全
  • 人工智能的人工智能

背景情况:

  • 分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击对云计算和网络服务构成重大威胁.
  • 这些攻击导致服务不可用,造成巨大的财务和声誉损害.
  • 有效的威胁识别对于减轻收入损失和提高品牌声誉至关重要.

研究的目的:

  • 实施有效的入侵检测系统 (IDS) 来识别DDoS攻击.
  • 利用深度学习技术,在云环境中加强威胁检测.
  • 为了最大限度地减少数据集中的偏差,并提高攻击分类的准确性.

主要方法:

  • 一个三个阶段的框架:数据预处理,使用条件生成对抗网络 (CGAN) 进行数据平衡,以及分类.
  • 分类是使用一个由火-黑寡妇 (FA-BW) 混合算法优化的堆叠稀疏排斥自编码器 (SSDAE) 进行的.
  • 使用CICDDoS2019数据集验证了实验,并与现有技术进行了比较.

主要成果:

  • 与其他方法相比,拟议的深度学习框架在检测DDoS攻击方面表现出明显更高的准确性.
  • 有条件的GAN有效地减少了对数据集中的多数类的偏差.
  • 具有FA-BW优化的SSDAE在区分攻击和良性流量方面被证明是有效的.

结论:

  • 先进的深度学习技术和混合优化算法在加强对DDoS威胁的网络安全方面发挥着重要作用.
  • 开发的入侵检测系统为减轻DDoS攻击的影响提供了强大的解决方案.
  • 这项研究强调了人工智能驱动的方法在主动网络安全方面的潜力.