公开(公告)号：CN110011999A

公开(公告)日：2019-07-12

申请号：CN201910249082.6

申请日：2019-03-29

Applicant: 东北大学

Inventor： 王兴伟 ,  丑义凡 ,  刘小锋 ,  黄敏

IPC: H04L29/06

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的IPv6网络DDoS攻击检测系统及方法，其系统包括数据采集模块、DDoS攻击检测控制模块与响应模块；所述数据采集模块用于完成流量的拦截、采集、储存；所述DDoS攻击检测控制模块通过感知测量对当前网络流量进行监控并在其预检测子模块发现疑似DDoS攻击流量后进行数据处理和深度检测；所述响应模块用于根据检测模块的结果对IP地址黑名单进行管理从而拦截攻击流量，本发明有较好的适配力和变通力，当部署节点发生移动时，针对改变的网络状态可重新进行学习。在不干扰正常流量处理与转发的情况下能寻找可疑攻击并通过深度学习对网络流量中的DDoS攻击进行检测，不但能对已有类型的攻击进行检测，并且能对未知类型的攻击进行预测。

公开(公告)号：CN110011999B

公开(公告)日：2021-02-26

申请号：CN201910249082.6

申请日：2019-03-29

Applicant: 东北大学

Inventor： 王兴伟 ,  丑义凡 ,  刘小锋 ,  黄敏

IPC: H04L29/06

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的IPv6网络DDoS攻击检测系统及方法，其系统包括数据采集模块、DDoS攻击检测控制模块与响应模块；所述数据采集模块用于完成流量的拦截、采集、储存；所述DDoS攻击检测控制模块通过感知测量对当前网络流量进行监控并在其预检测子模块发现疑似DDoS攻击流量后进行数据处理和深度检测；所述响应模块用于根据检测模块的结果对IP地址黑名单进行管理从而拦截攻击流量，本发明有较好的适配力和变通力，当部署节点发生移动时，针对改变的网络状态可重新进行学习。在不干扰正常流量处理与转发的情况下能寻找可疑攻击并通过深度学习对网络流量中的DDoS攻击进行检测，不但能对已有类型的攻击进行检测，并且能对未知类型的攻击进行预测。