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公开(公告)号：CN115102763B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202210711457.8
申请日：2022-06-22
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供基于可信联邦学习多域DDoS攻击检测方法与装置，属于网络安全检测技术领域，利用区块链进行联邦学习参与方注册和初始信誉设定，等待并处理任务申请；申请通过后分别对本地联邦学习数据集进行预处理，利用预处理后的本地数据集对机器学习或深度学习方法进行训练，得到本地模型；将本地模型参数加密上传至聚合服务器生成全局模型，迭代训练生成最终全局模型；将任务的相关信息上传至区块链进行审计，利用智能合约计算综合信誉值并对参与方的信誉进行更新。本发明根据参与方的交互状态、数据状态和资源状态来计算参与方的综合信誉，在可信条件下联合多域训练DDoS检测模型，使每个域学习到所有域的DDoS攻击知识，提高了每个域对DDoS攻击的检测能力。
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公开(公告)号：CN118631527A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410754062.5
申请日：2024-06-12
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供基于网络安全行为知识库的DDoS攻击分析方法与系统，属于网络安全技术领域，构建网络安全行为知识库，形成攻击推理库和攻击分析库，攻击推理库为知识推理提供图结构和数据，攻击分析库为使用者展示攻击分析结果；利用攻击推理库的用户行为感知图、攻击行为关联图、域内攻击图，训练多类图神经网络推理模型；在知识库上部署训练好的图神经网络模型进行推理，分析出恶意用户、攻击类型以及攻击路径；利用推理出的结果对应更新攻击分析库的图谱，协同多方推理结果进行攻击行为分析。本发明能够实现“恶意用户行为监测‑攻击类型检测‑攻击路径分析”的全方位攻击行为智能分析，完成了对攻击场景的还原，为防范DDoS攻击提供依据。
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公开(公告)号：CN115102763A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210711457.8
申请日：2022-06-22
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供基于可信联邦学习多域DDoS攻击检测方法与装置，属于网络安全检测技术领域，利用区块链进行联邦学习参与方注册和初始信誉设定，等待并处理任务申请；申请通过后分别对本地联邦学习数据集进行预处理，利用预处理后的本地数据集对机器学习或深度学习方法进行训练，得到本地模型；将本地模型参数加密上传至聚合服务器生成全局模型，迭代训练生成最终全局模型；将任务的相关信息上传至区块链进行审计，利用智能合约计算综合信誉值并对参与方的信誉进行更新。本发明根据参与方的交互状态、数据状态和资源状态来计算参与方的综合信誉，在可信条件下联合多域训练DDoS检测模型，使每个域学习到所有域的DDoS攻击知识，提高了每个域对DDoS攻击的检测能力。
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