[发明专利]一种基于机器学习的DDoS攻击流量峰值预测方法有效
| 申请号： | 201710141001.1 | 申请日： | 2017-03-10 |
| 公开（公告）号： | CN108574668B | 公开（公告）日： | 2020-10-20 |
| 发明（设计）人： | 韩心慧;魏爽;武新逢;丁怡婧;黎桐辛 | 申请（专利权）人： | 北京大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;H04L12/24 |
| 代理公司： | 北京君尚知识产权代理有限公司 11200 | 代理人： | 刘召民 |
| 地址： | 100871*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的DDoS攻击流量峰值预测方法，利用已有的DDoS数据集，对于每次攻击，抽取可以描述这次攻击行为的特征集，结合受害系统本身的特征集合，利用机器学习方法对此次攻击的流量峰值进行预测，从而可以参照预测结果根据机群部署情况选取适当的路由策略，从而最大的降低攻击带来的损失。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 ddos 攻击 流量 峰值 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的DDoS攻击流量峰值预测方法，包括：1)利用现有的DDoS攻击数据集抽取每次攻击对应的用于描述当次攻击的特征集合，并在对应受害系统所接收到的流量中提取每次攻击的流量峰值，利用机器学习方法训练模型；2)检测到新的DDoS攻击时，抽取其对应特征集合并将其输入到已训练好的模型中，预测得到本次攻击流量峰值。
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