【摘 要】
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分布式拒绝服务攻击（Distributed Denial of Service,DDo S）是一种具有强大破坏性且操作简单的攻击方式。近年来,随着物联网的快速发展,针对物联网设备的DDo S攻击事件呈现一个上升的态势,具有较大的社会危害性。目前,学术界对于物联网环境下DDo S攻击的研究还较少,本文针对物联网设备的DDo S攻击检测率较低的问题,提出了一种二级多源信息融合方法进行DDo S攻击识别
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分布式拒绝服务攻击（Distributed Denial of Service,DDo S）是一种具有强大破坏性且操作简单的攻击方式。近年来,随着物联网的快速发展,针对物联网设备的DDo S攻击事件呈现一个上升的态势,具有较大的社会危害性。目前,学术界对于物联网环境下DDo S攻击的研究还较少,本文针对物联网设备的DDo S攻击检测率较低的问题,提出了一种二级多源信息融合方法进行DDo S攻击识别。本文具体研究工作如下:1.本文对物联网环境下的DDo S攻击的攻击原理进行介绍,并对一些经典的DDo S攻击方法进行分类讨论,最后分析并总结了物联网设备容易遭受DDo S攻击的原因。2.本文介绍了多源信息融合的相关技术,针对单一特征难以高效识别DDo S攻击的问题,提出了一种基于BP神经网络和D-S证据理论的二级融合方法。首先根据DDo S攻击的特点,对物联网下的网络流量原始数据进行特征提取工作。接着通过遗传算法以提高模型的攻击识别率为目标对BP神经网络的初始权重、偏置和学习率等网络参数进行优化,得到最优的BP神经网络模型。利用优化后的BP神经网络模型进行DDo S攻击特征级融合,得到初步融合结果,接着采用D-S证据理论对初步融合结果进行决策级融合。实验结果表明,通过特征级和决策级的二级融合方式,能够有效提高DDo S攻击的识别精度。3.本文设计并实现了基于物联网环境下的DDo S攻击多源信息融合系统。首先简要概述了该系统的需求,并根据需求,设计并实现了网络流数据获取模块、特征提取模块、特征级融合模块、决策级融合模块等。系统测试结果表明,本文所提出的基于BP神经网络、D-S证据理论的二级融合方法能够提高DDo S攻击检测精度,且该系统具有一定的可扩展性。
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