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基于人工智能的DDoS攻击检测方法研究进展

2022-01-21赵恭震

信息通信技术 2021年6期
关键词:分类深度人工智能

康 重 赵恭震

国际关系学院 北京 100091

引言

随着互联网的飞速发展,网络内容变得越来越丰富,网络应用已经进入各个领域,网络系统也变得越来越复杂,这带来了许多潜在的网络安全隐患。常见的网络安全隐患包括暴力破解攻击、蠕虫病毒、恶意软件攻击、网络攻击和扫描攻击等[1]。拒绝服务攻击(Denial of Service,DoS)攻击是最严重和典型的网络攻击之一[2]。这种拒绝服务攻击,将耗尽目标主机上的资源,并阻止合法用户成功访问网络系统资源。分布式拒绝服务攻击(Distributed Denial of Service,DDoS)基于DoS攻击,攻击者控制大量僵尸主机,并将大量虚假网络流量发送到目标主机。DDoS目标是消耗目标主机上的系统资源和网络带宽,使目标宿主瘫痪[3]。DDoS是网络黑客使用的最受欢迎的网络攻击方法之一,具有分布式和大规模协作操作的特点。

随着互联网技术的飞速发展,DDoS攻击在互联网上的发生率已经很普遍,DDoS攻击已经成为影响网络设备安全的重要因素。2018年,遭受到DDoS攻击并产生影响的企业数量比2017年成倍增加[4]。在我国超过8成的企业在近一年都遭受过DDoS攻击,57%的企业遭受攻击的频次低于10次,但是存在2%的企业遭受DDoS攻击次数超过100次。DDoS攻击最高流量峰值在100~300G之间的企业占我国企业的30%,高流量的攻击对我国企业造成很严重的影响。DDoS攻击正在危害各个行业,所导致的经济损失达到数亿,同时DDoS的攻击方式趋于多样化,严重的话还会影响国家的信息安全。因此,如何有效准确地检测DDoS攻击是研究人员和网络安全专业人员今后应该重点研究的内容。……

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