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公开(公告)号：CN119341966A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411444649.2
申请日：2024-10-16
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供基于加权集成学习的链路泛洪攻击跨层协同防御方法及系统，属于链路泛洪攻击(LFA)防御技术领域，将动态采样遥测到的元数据转换为三维张量，作为基于加权集成学习的LFA预测模型的输入，通过融合多样化基模型的多视角特征学习能力，感知攻击意图并定位攻击节点；根据LFA预测结果，预先激活基于在线聚类推理的LFA攻击检测机制，提取标称和序数特征，并采用曼哈顿距离将相似数据包聚合为流量簇，通过分析流量簇的聚合度，评估攻击流量簇，生成自适应LFA缓解策略。本发明可动态感知和准确预测攻击意图，平衡了数据平面资源开销受限和对攻击反应时效性之间的矛盾，实现了对攻击流量的线速度检测，生成了应对不同攻击模式的自适应防御策略。
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