【摘 要】
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分布式拒绝服务攻击（DDoS）是如今常见的网络威胁之一，DDoS攻击易被发动却很难追踪与防范。在神经网络快速算法基础上，首先系统分析国内外DDoS攻击检测理论、方法与大量数据集，构建
【机 构】
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河海大学企业管理学院,四川大学计算机学院
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分布式拒绝服务攻击（DDoS）是如今常见的网络威胁之一，DDoS攻击易被发动却很难追踪与防范。在神经网络快速算法基础上，首先系统分析国内外DDoS攻击检测理论、方法与大量数据集，构建了基于数据包长度，数据包发送时间间隔以及数据包长度变化率等七项特征的攻击流量特征模型，其次通过大量尝试提出对神经网络误差调整参数进行优化的方法，最后基于加州大学洛杉矶分校数据集（UCLA CSD Packet Traces）进行了参数改进前后的攻击检测对比实验。实验表明，提出的方法能有效提高DDoS攻击检测率,且具有较好的泛化
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