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通过联邦学习增强物联网安全对抗 DDoS 攻击
通过利用联邦学习技术，本研究提出了一种创新的策略来加强物联网网络对分布式拒绝服务攻击的安全性，实时检测并减轻攻击的影响，同时保护敏感数据的隐私。研究结果表明，在非独立非同分布数据集中，FedAvgM 的聚合算法优于 FedAvg，提供更好的
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4 months ago
推动 DDoS 攻击检测：利用深度残差神经网络和合成过采样的协同方法
通过利用深度残差神经网络（ResNets）和合成过采样技术，我们引入了一种增强的分布式拒绝服务（DDoS）攻击检测方法，用于有效和早期检测此类攻击，并平衡良性和恶意数据点的表示以更好地辨别攻击特征，实验证明我们的方法在真实数据集上达到了 9
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6 months ago
探测基于 OpenFlow 漏洞引起的 SDN DDoS 攻击
本文介绍了一个高效的解决方案，用于识别软件定义网络中易遭到分布式拒绝服务攻击的受感染主机，该方案消耗少量计算资源和空间，并不需要任何特殊设备。
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5 years ago
高维网络流量数据变化点的分布式检测和定位
本文提出了一种新颖的分布式统计检测算法，可用于高容量的网络流量中的变化点检测和鉴定，尤其适用于检测和识别分布式拒绝服务攻击，所提算法 DTopRank 可通过聚合获取的部分信息，实现分布式网络异常检测，并采用中心决策站点上的非参数等级检验方
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15 years ago
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