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多維標(biāo)識(shí)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的同步自適應(yīng)鏈接泛洪攻擊防御方法

文檔序號(hào):40439946發(fā)布日期:2024-12-24 15:14閱讀:來(lái)源:國(guó)知局

技術(shù)特征:

1.多維標(biāo)識(shí)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的同步自適應(yīng)鏈接泛洪攻擊防御方法,其特征在于,包括以下步驟:

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的多維標(biāo)識(shí)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的同步自適應(yīng)鏈接泛洪攻擊防御方法,其特征在于,所述s1中,鏈路的當(dāng)前狀態(tài)s的可能性bt(s)的表達(dá)式具體為:

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的多維標(biāo)識(shí)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的同步自適應(yīng)鏈接泛洪攻擊防御方法,其特征在于,所述s2中,通過(guò)蜜獾優(yōu)化算法提取出當(dāng)前狀態(tài)關(guān)鍵的流量特征的方法包括以下分步驟:

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的多維標(biāo)識(shí)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的同步自適應(yīng)鏈接泛洪攻擊防御方法,其特征在于,所述s3中,基于時(shí)空?qǐng)D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型包括依次連接的自適應(yīng)混合時(shí)空學(xué)習(xí)層、輸入層和輸出層,自適應(yīng)混合時(shí)空學(xué)習(xí)層包括若干具有跳躍連接的自適應(yīng)混合時(shí)空學(xué)習(xí)組件,每個(gè)自適應(yīng)混合時(shí)空學(xué)習(xí)組件包括時(shí)間卷積模塊、自適應(yīng)混合圖學(xué)習(xí)模塊和時(shí)空適應(yīng)模塊,其中,自適應(yīng)混合圖學(xué)習(xí)模塊包括靜態(tài)自適應(yīng)圖學(xué)習(xí)子模塊、基于圖注意機(jī)制的動(dòng)態(tài)圖學(xué)習(xí)子模塊和空間門(mén)融合機(jī)制子模塊;

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的多維標(biāo)識(shí)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的同步自適應(yīng)鏈接泛洪攻擊防御方法,其特征在于,所述s31中,當(dāng)前狀態(tài)的流量特征g通過(guò)圖數(shù)據(jù)表示為g=(v,e,a,x);

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的多維標(biāo)識(shí)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的同步自適應(yīng)鏈接泛洪攻擊防御方法,其特征在于,所述s32包括以下分步驟:

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的多維標(biāo)識(shí)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的同步自適應(yīng)鏈接泛洪攻擊防御方法,其特征在于,所述s33包括以下分步驟:

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的多維標(biāo)識(shí)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的同步自適應(yīng)鏈接泛洪攻擊防御方法,其特征在于,所述s34包括以下分步驟:

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的多維標(biāo)識(shí)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的同步自適應(yīng)鏈接泛洪攻擊防御方法,其特征在于,所述s35中,得到自適應(yīng)混合時(shí)空學(xué)習(xí)組件的輸出hfinally_out的表達(dá)式具體為:

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的多維標(biāo)識(shí)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的同步自適應(yīng)鏈接泛洪攻擊防御方法,其特征在于,所述s4中,所述獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制r(s′,s,adef,aatt)的表達(dá)具體為:


技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開(kāi)了多維標(biāo)識(shí)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的同步自適應(yīng)鏈接泛洪攻擊防御方法,包括以下步驟:S1、采樣網(wǎng)絡(luò)拓?fù)滏溌返膩G包率和鏈路利用率,得到鏈路的當(dāng)前狀態(tài);S2、通過(guò)蜜獾優(yōu)化算法提取出當(dāng)前狀態(tài)關(guān)鍵的流量特征;S3、將當(dāng)前狀態(tài)關(guān)鍵的流量特征輸入基于時(shí)空?qǐng)D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型,得到DDoS攻擊流量預(yù)測(cè)值;S4、識(shí)別DDoS攻擊流量預(yù)測(cè)值的攻擊行動(dòng),通過(guò)部分可觀測(cè)馬爾可夫決策過(guò)程模型和獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制選擇最佳的防御行動(dòng);S5、根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)下選擇的最佳的防御行動(dòng)調(diào)整防御策略。本發(fā)明能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)攻擊行為,并動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)新型多維標(biāo)識(shí)融合網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景中的最佳緩解策略,以最大化正常流量傳輸,并將攻擊流量對(duì)瓶頸鏈路的影響降至最低。

技術(shù)研發(fā)人員:蘇偉,馬杰,劉琪,袁源,彭軼華,楊卓佳,張宏科,權(quán)偉
受保護(hù)的技術(shù)使用者:北京交通大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日:
技術(shù)公布日:2024/12/23
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