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基于LSTM算法的无线传感网络DDoS攻击抑制方法
1
作者
贾俊
王云花
《传感技术学报》
北大核心
2025年第9期1668-1674,共7页
无线传感网络DDoS攻击抑制由于未充分考虑网络流量模式中的非线性关系,导致攻击识别不准确,进而影响了DDoS攻击抑制的报文到达率和异常流量抑制效果。为了解决这一问题,提出一种基于LSTM算法的无线传感网络DDoS攻击抑制方法。利用哈里...
无线传感网络DDoS攻击抑制由于未充分考虑网络流量模式中的非线性关系,导致攻击识别不准确,进而影响了DDoS攻击抑制的报文到达率和异常流量抑制效果。为了解决这一问题,提出一种基于LSTM算法的无线传感网络DDoS攻击抑制方法。利用哈里斯鹰种群算法从海量的网络流量信息中提取并量化关键特征。为了改进LSTM算法对非线性关系的处理能力,引入了算术平均滤波,将关键特征作为LSTM的输入,并采用Sigmoid非线性函数作为激活函数,以更准确地识别DDoS攻击。一旦DDoS攻击被识别,系统会迅速实施溯源,并在攻击源头进行速率限制,抑制DDoS攻击,保护无线传感网络的稳定运行。实验结果表明:改进后的LSTM算法在ROC曲线上的表现更接近左上角,表明其识别性能更优。并且实施速率限制抑制方法后,报文到达率保持在0.7以上,显著抑制了异常流量,验证了速率限制方法对DDoS攻击方面的有效性。
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关键词
无线传感网络
DDoS攻击抑制
LSTM算法
速率限制
哈里斯鹰种群算法
关键特征信息
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题名
基于LSTM算法的无线传感网络DDoS攻击抑制方法
1
作者
贾俊
王云花
机构
晋中信息学院信息工程学院
晋中信息学院大数据学院
出处
《传感技术学报》
北大核心
2025年第9期1668-1674,共7页
基金
山西省高等学校教学改革项目(J20231704)。
文摘
无线传感网络DDoS攻击抑制由于未充分考虑网络流量模式中的非线性关系,导致攻击识别不准确,进而影响了DDoS攻击抑制的报文到达率和异常流量抑制效果。为了解决这一问题,提出一种基于LSTM算法的无线传感网络DDoS攻击抑制方法。利用哈里斯鹰种群算法从海量的网络流量信息中提取并量化关键特征。为了改进LSTM算法对非线性关系的处理能力,引入了算术平均滤波,将关键特征作为LSTM的输入,并采用Sigmoid非线性函数作为激活函数,以更准确地识别DDoS攻击。一旦DDoS攻击被识别,系统会迅速实施溯源,并在攻击源头进行速率限制,抑制DDoS攻击,保护无线传感网络的稳定运行。实验结果表明:改进后的LSTM算法在ROC曲线上的表现更接近左上角,表明其识别性能更优。并且实施速率限制抑制方法后,报文到达率保持在0.7以上,显著抑制了异常流量,验证了速率限制方法对DDoS攻击方面的有效性。
关键词
无线传感网络
DDoS攻击抑制
LSTM算法
速率限制
哈里斯鹰种群算法
关键特征信息
Keywords
wireless sensor network
DDoS attack suppression
LSTM algorithm
speed limit
harris eagle population algorithm
key feature information
分类号
TP41.66 [自动化与计算机技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LSTM算法的无线传感网络DDoS攻击抑制方法
贾俊
王云花
《传感技术学报》
北大核心
2025
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