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公开(公告)号:CN117729268A
公开(公告)日:2024-03-19
申请号:CN202311644149.9
申请日:2023-12-01
Applicant: 广州大学
IPC: H04L69/22 , G06F18/241 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , H04L67/02
Abstract: 本发明提供了一种内核空间处理分类任务的方法及装置,其中,方法包括:获取请求数据包解析为HTTP请求数据包,过滤HTTP请求数据包冗余信息,清洗过滤后HTTP请求数据包,将清洗后HTTP请求数据包的信息存入哈希型eBPF map中;捕获与请求数据包对应的HTTP响应数据包,清洗HTTP响应数据包,将清洗后HTTP响应数据包与对应的清洗后HTTP请求数据包进行关联;对清洗后HTTP请求数据包和清洗后HTTP响应数据包进行特征提取,得到用户访问特征;将用户访问特征存入哈希型eBPF map中,将用户访问特征与要使用分类器模型的参数数据对应;在哈希型eBPF map中,将用户访问特征输入对应分类器模型得到分类结果,将分类结果放入数组型eBPF map中。
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公开(公告)号:CN118612083A
公开(公告)日:2024-09-06
申请号:CN202410724784.6
申请日:2024-06-05
Applicant: 广州大学
Abstract: 本申请涉及一种HTTP分布式拒绝服务攻击检测模型构建方法和装置。方法包括:使用高速数据包处理框架,收集数据;基于扩展的伯克利包过滤器,对所述数据进行分类,得到特征数据集;根据所述特征数据集,对预设算法模型训练,得到训练后算法模型;使用高速数据包处理框架,获取测试数据集;根据所述测试数据集,验证所述训练后算法模型,得到高斯朴素贝叶斯算法分类器模型。解决了现有技术需要大量数据作为训练数据,算法复杂对计算资源要求较高,检测结果受训练数据影响较大、适应性较低结果不稳定的问题。
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