物联网(Internet of Things,IoT)技术的发展给工业界和日常生活带来便利的同时,海量易受到各种攻击和破坏的IoT设备也降低了分布式拒绝服务(Distributed Denial of Service,DDoS)攻击发起的成本,使被攻击方无法响应正常用户访问.为了在...物联网(Internet of Things,IoT)技术的发展给工业界和日常生活带来便利的同时,海量易受到各种攻击和破坏的IoT设备也降低了分布式拒绝服务(Distributed Denial of Service,DDoS)攻击发起的成本,使被攻击方无法响应正常用户访问.为了在物联网边缘中快速、准确地完成DDoS攻击检测,弥补现有方法资源开销大、不精确的缺陷,本文提出了一种基于轻量化卷积神经网络(Lightweight Convolutional Neural Networks,LCNN)的DDoS检测方法.面向物联网流量特性,方法首先提取包级特征和经冗余分析筛选得到的流级特征.之后设计了低参数和运算量的卷积神经网络LCNN,最后基于变维后的特征,快速检测定位攻击.实验结果表明,方法检测准确率达99.4%.同时LCNN在FPGA中能够以较少的资源消耗,保证在1ms时间内完成对一条流的推理判断.展开更多
移动视频业务应用广泛,流量占比高且持续增长.针对有限的移动网络带宽,如何合理地规划网络服务、提供优质的移动视频体验,需要客观的视频体验评估反馈网络服务提供商和视频服务运营商以改善网络利用率及传输方案.当前大多数视频服务质...移动视频业务应用广泛,流量占比高且持续增长.针对有限的移动网络带宽,如何合理地规划网络服务、提供优质的移动视频体验,需要客观的视频体验评估反馈网络服务提供商和视频服务运营商以改善网络利用率及传输方案.当前大多数视频服务质量评估方法都基于DPI(Deep Packet Inspection)方法获取视频播放信息以计算视频QoE(Quality of Experience).然而,为了保护用户隐私和网络安全,越来越多的视频采用HTTPS加密传输,使得传统的DPI方法无法获取码率和清晰度等QoE评估参数.因此,文中提出一种基于视频块统计特征的加密视频QoE参数识别方法(以代表性网络视频YouTube为例).首先,根据SSL/TLS协议握手过程中未加密部分识别HTTPS加密的YouTube流量.然后,根据视频流前若干个包的4种特征识别出HLS、DASH和HPD传输模式,再根据视频块统计特征建立机器学习模式识别视频块的码率和清晰度.实验结果表明该方法传输模式、码率和清晰度识别平均准确率分别达到98%、99%和98%,可以有效用于加密YouTube的QoE评估.展开更多
文摘物联网(Internet of Things,IoT)技术的发展给工业界和日常生活带来便利的同时,海量易受到各种攻击和破坏的IoT设备也降低了分布式拒绝服务(Distributed Denial of Service,DDoS)攻击发起的成本,使被攻击方无法响应正常用户访问.为了在物联网边缘中快速、准确地完成DDoS攻击检测,弥补现有方法资源开销大、不精确的缺陷,本文提出了一种基于轻量化卷积神经网络(Lightweight Convolutional Neural Networks,LCNN)的DDoS检测方法.面向物联网流量特性,方法首先提取包级特征和经冗余分析筛选得到的流级特征.之后设计了低参数和运算量的卷积神经网络LCNN,最后基于变维后的特征,快速检测定位攻击.实验结果表明,方法检测准确率达99.4%.同时LCNN在FPGA中能够以较少的资源消耗,保证在1ms时间内完成对一条流的推理判断.
文摘移动视频业务应用广泛,流量占比高且持续增长.针对有限的移动网络带宽,如何合理地规划网络服务、提供优质的移动视频体验,需要客观的视频体验评估反馈网络服务提供商和视频服务运营商以改善网络利用率及传输方案.当前大多数视频服务质量评估方法都基于DPI(Deep Packet Inspection)方法获取视频播放信息以计算视频QoE(Quality of Experience).然而,为了保护用户隐私和网络安全,越来越多的视频采用HTTPS加密传输,使得传统的DPI方法无法获取码率和清晰度等QoE评估参数.因此,文中提出一种基于视频块统计特征的加密视频QoE参数识别方法(以代表性网络视频YouTube为例).首先,根据SSL/TLS协议握手过程中未加密部分识别HTTPS加密的YouTube流量.然后,根据视频流前若干个包的4种特征识别出HLS、DASH和HPD传输模式,再根据视频块统计特征建立机器学习模式识别视频块的码率和清晰度.实验结果表明该方法传输模式、码率和清晰度识别平均准确率分别达到98%、99%和98%,可以有效用于加密YouTube的QoE评估.
