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申请/专利权人：中南民族大学
摘要：本发明公开了一种命名数据网络合谋兴趣泛洪攻击的检测方法，本发明提取同一时刻NDN网络中所有路由器的多维网络流量特征作为RBF神经网络模型的输入，采用高斯函数作为RBF神经网络模型的隐藏层的径向基函数将训练集中的所有输入样本输入到RBF神经网络模型中，采用K‑means算法在训练集的所有输入样本中选取h个输入样本作为K‑means算法的聚类中心，并根据聚类中心确定RBF神经网络模型的径向基函数的中心；本发明使用RBF神经网络算法识别多维网络流量特征在不同网络状态之间的差异并进行分类，从而判断NDN网络在每一时刻的状态，可以更准确地区分正常网络行为和合谋兴趣泛滥攻击，以实现检测合谋兴趣泛滥攻击。
主权项：1.一种命名数据网络合谋兴趣泛洪攻击的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、构建NDN网络，仿真模拟合谋兴趣泛滥攻击环境；步骤2、每隔设定的时间间隔提取NDN网络中所有NDN路由器的多维网络流量特征，将多维网络流量特征作为输入样本，并将同一时刻的所有输入样本作为一个训练集或一个测试集，获得多个训练集和测试集，并为每个训练集和每个测试集均生成一个真实类标签；步骤3、构建RBF神经网络模型，将各个训练集以及对应的真实类标签依次输入到RBF神经网络模型中对RBF神经网络模型进行迭代训练；步骤4、采集实际NDN网络中同一时刻所有NDN路由器的多维网络流量特征作为待处理样本，将待处理样本输入到训练完成的RBF神经网络模型中，得到待处理样本对应的预测概率向量y，并将预测概率向量y转化为输出类标签，根据输出类标签来判断对应时刻的NDN网络的网络状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南民族大学 一种命名数据网络合谋兴趣泛洪攻击的检测方法
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