隨著網(wǎng)絡技術不斷發(fā)展,攻擊手段越來越多樣化,傳統(tǒng)分布式拒絕服務（DDoS）攻擊檢測技術逐漸表露出檢測性能差、適應能力低等問題,DDoS攻擊檢測的新技術、新方法已成為相關領域的研究熱點。軟件定義網(wǎng)絡（SDN）具有集中控制的特點,在SDN下收集流量進行攻擊檢測,可提高DDoS攻擊檢測性能�；诖吮疚脑赟DN下構建一個基于優(yōu)化的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡（RBFNN）的DDoS攻擊檢測模型。本文通過分析RBFNN各參數(shù)訓練方法,選擇適用于DDoS攻擊研究的梯度下降算法作為RBFNN各參數(shù)的訓練方法。為提高梯度下降算法優(yōu)化各參數(shù)的優(yōu)化速度,提出根據(jù)損失函數(shù)變化來動態(tài)計算步長的動態(tài)步長梯度下降算法。經(jīng)實驗驗證動態(tài)步長梯度下降算法收斂速度快,尋優(yōu)能力強�；趧討B(tài)步長梯度下降算法優(yōu)化RBFNN算法,使RBFNN算法各參數(shù)最優(yōu)從而提高其學習能力,經(jīng)實驗驗證優(yōu)化后的RBFNN算法學習能力強�；谝陨蠈BFNN算法的優(yōu)化,針對目前DDoS攻擊檢測性能差、適應能力低等問題,提出SDN下部署基于優(yōu)化的RBFNN的DDoS攻擊檢測模型。模型需輸入DDoS攻擊特征,針對已有的DDoS攻擊特征值未區(qū)分網(wǎng)絡訪問量突增與DD... 

【文章來源】：哈爾濱工程大學黑龍江省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

RBFNN網(wǎng)絡拓撲結構圖

8圖 2.2 高斯函數(shù)圖 可知，當輸入自變量為 0 時，通過高斯函數(shù)計算的結果取得最加，計算結果不斷減小。即當輸入向量與隱含層中心參數(shù)的距離結果最大，距離越大，而隱含層的輸出結果則越小[35]。由此可 隱含層產(chǎn)生局部反應。隱含層的輸出計算公式如 2-3 所示：22exp( )iiiX cRr

哈爾濱工程大學碩士學位論文( )( ) ( ) 02( 1) ( ) ( ) ( ) 0kk J kk k k J k （2式 2-14 中， ( k)表示第k 次迭代的步長， ( k 1)表示第 k 1次迭代損失函數(shù)而定的迭代因子，迭代因子為小于 0.1 的隨機數(shù)。當 J ( k) 函數(shù)隨著迭代次數(shù)而減少，因此進行第 k 1次迭代。隨著迭代次數(shù)的則越靠近極小值，因此步長都應比上一次有所減少，為確保收斂速度子也應不斷減小。因此本文應用 ( k)作為步長的減小因子，隨著迭 值逐漸增大，而 ( k)也逐漸減小，因此步長減小因子也在不斷減小。0增大時，則損失函數(shù)錯過極小值，因此應用步長折半的機制，將步長半重新迭代計算，直至損失函數(shù)不在改變。梯度下降算法的原理，損失函數(shù)不同則求得的結果也不同。以 Peakss 函數(shù)是一個擁有多個局部極值的多維函數(shù)。Peaks 函數(shù)的圖像如圖 2

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]SDN中DDoS攻擊檢測與流表過載防御技術研究[D]. 王曉瑞.鄭州大學 2017
[2]基于網(wǎng)絡異常的入侵檢測算法研究[D]. 孔令智.北京交通大學 2017



本文編號：3308487