一种面向多维标识融合网络的双尺度脉冲波DDos捕获方法技术

本发明专利技术公开了一种面向多维标识融合网络的双尺度脉冲波DDoS捕获方法，包括：S1、在多维标识融合网络接入的多维路由交换设备中部署BNN推理模型；S2、将多维路由交换设备输入的十进制流级特征转换为二进制形式输入BNN推理模型进行逐层推理，获得粗粒度的恶意流量检测结果；S3、在多维标识融合网络的控制器中，对恶意流量检测结果进行基于Gram矩阵的变换，构造类Gram矩阵，并根据其提取聚合流时间序列数据的统计特征；S4、利用CNN网络模型和BiLSTM模型对统计特征进行时空特征提取，捕获DDoS攻击流量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于网络安全，具体涉及面向多维标识融合网络的双尺度异常流量ddos捕获预测方法。

技术介绍

1、随着互联网和物联网的快速发展，网络环境变得日益复杂和多样化。传统的单一标识体系(如ip地址)已经难以满足现代网络的需求，尤其是在面对高安全性、轻量级、智能化、高效性和转移性等方面的要求时显得尤为不足。为解决这些问题，多维标识融合网络与系统应运而生，旨在提供更灵活、高效和安全的网络标识方案。多维标识融合技术更全面地描述网络中的各种实体和行为，其核心思想是将身份标识与位置标识分离，使得网络实体的身份和其所处的位置可以独立管理。这种方式不仅提高了网络的灵活性和可管理性，还增强了安全性和可靠性。

2、随着多维标识融合网络与系统的迅速发展，分布式拒绝服务攻击(distributeddenial of service,ddos)已成为网络安全领域的重大威胁之一。脉冲波ddos攻击通过向网络系统内的目标服务器等发送大量虚假流量，使其无法正常提供服务，严重影响了网络的稳定性和安全性。传统的ddos检测方法主要依赖于单一的流量特征，这在面对复杂多变的网络环境本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种面向多维标识融合网络的双尺度脉冲波DDoS捕获方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的面向多维标识融合网络的双尺度脉冲波DDos捕获方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：

3.根据权利要求2所述的面向多维标识融合网络的双尺度脉冲波DDos捕获方法，其特征在于，所述步骤S23中，归一化值d表示为：

4.根据权利要求2所述的面向多维标识融合网络的双尺度脉冲波DDoS捕获方法，其特征在于，在所述BNN推理模型中，所述神经元的所有1位权重均连接成十进制值，并存储在多维路由交换设备的寄存器中。

5.根据权利要求1所述的面向多...

【技术特征摘要】

1.一种面向多维标识融合网络的双尺度脉冲波ddos捕获方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的面向多维标识融合网络的双尺度脉冲波ddos捕获方法，其特征在于，所述步骤s2具体为：

3.根据权利要求2所述的面向多维标识融合网络的双尺度脉冲波ddos捕获方法，其特征在于，所述步骤s23中，归一化值d表示为：

4.根据权利要求2所述的面向多维标识融合网络的双尺度脉冲波ddos捕获方法，其特征在于，在所述bnn推理模型中，所述神经元的所有1位权重均连接成十进制值，并存储在多维路由交换设备的寄存器中。

5.根据权利要求1所述的面向多维标识融合网络的双尺度脉冲波ddos捕获方法，其特征在于，所述步骤s3...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏伟，马杰，刘琪，袁源，彭轶华，杨卓佳，张宏科，
申请(专利权)人：北京交通大学，
类型：发明
国别省市：