DWT和AKD自动编码器的DDoS攻击检测方法研究

来源：南京信息工程大学学报·自然科学版杂志2023年第4期北京时间：

作者：王博，万良，刘明盛，孙菡迪

单位：王博,贵州大学 计算机科学与技术学院/公共大数据国家重点实验室, 贵阳, 550025,万良,贵州大学 计算机科学与技术学院/公共大数据国家重点实验室, 贵阳, 550025,lwan@gzu.edu.cn刘明盛,贵州大学 计算机科学与技术学院/公共大数据国家重点实验室, 贵阳, 550025,孙菡迪,贵州大学 计算机科学与技术学院/公共大数据国家重点实验室, 贵阳, 550025

摘要：针对DDoS网络流量攻击检测效率低及误报率高的问题,本文提出一种基于离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)和自适应知识蒸馏(Adaptive Knowledge Distillation,AKD)自动编码器神经网络的DDoS攻击检测方法.该方法利用离散小波变换提取频率特征,由自动编码器神经网络进行特征编码并实现分类,通过自适应知识蒸馏压缩模型,以实现高效检测DDoS攻击流量.研究结果表明,该方法对代理服务器攻击、数据库漏洞和TCP洪水攻击、UDP洪水攻击具有较高的检测效率,并且具有较低的误报率.

关键词：DDoS攻击;离散小波变换;自适应;知识蒸馏;自动编码器

基金资助：国家自然科学基金 (62062020);贵州省教育厅自然科学研究项目(黔教科(2007)015号)