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    基于隱馬爾可夫和Q學習協作的DDoS攻擊檢測方法

    765   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-19 07:04:38
    本發明公開了基于隱馬爾可夫和Q學習協作的DDoS攻擊檢測方法，結合隱馬爾可夫模型的相關理論，在現有檢測方法的基礎上，提出了基于隱馬爾可夫模型和TCP連接狀態結合的DDoS攻擊檢測方法，首先從網絡數據流中抓取不同的歷史數據，包括正常的和正在遭受DDoS攻擊的數據流量，分別獲得網絡傳輸單元，攻擊者和目標主機的TCP連接狀態，然后進行模型參數的學習，使隱馬爾可夫模型準確的描述網絡數據流動態TCP連接的狀態序列，然后在單點檢測模型的基礎上，結合強化學習中Q學習的相關理論，針對分布式檢測中存在的問題，提出了基于分布式協作Q學習的檢測方法。經實驗對比分析，降低了系統中各檢測點之間的通訊量，提高了系統的運行效率。
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    聲明：
    “基于隱馬爾可夫和Q學習協作的DDoS攻擊檢測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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