典型文献
基于卷积神经网络的5G网络HTTP/2协议低速DoS识别方法
文献摘要：
当前,为满足多种应用场景的各项指标需求,5G网络引入HTTP/2协议以提高网络功能数据传输速率和并发能力,然而针对HTTP/2协议的低速DoS攻击具有流量峰值低、攻击过程隐蔽等特点,严重威胁网络安全.通过分析现有低速DoS攻击原理和识别算法的不足,提出一种基于卷积神经网络的HTTP/2协议低速DoS识别方法.首先,提取HTTP/2控制帧字节级别数据构建流量特征灰度图;其次,设计具有卷积计算、池化降维和全连接dropout的卷积神经网络,并将特征灰度图输入到神经网络中训练调优;最后,将训练好的模型用于低速DoS流量识别.仿真结果表明,所提方法在分类准确性、泛化性等方面优于现有识别分类算法,为5G网络安全提供更好的防护.
文献关键词：
5G网络;HTTP/2协议;卷积神经网络;低速DoS
中图分类号：
作者姓名：
张奕鸣;刘彩霞;刘树新;潘菲;石灏苒
作者机构：
信息工程大学,河南郑州450001
文献出处：
引用格式：
[1]张奕鸣;刘彩霞;刘树新;潘菲;石灏苒-.基于卷积神经网络的5G网络HTTP/2协议低速DoS识别方法)[J].信息工程大学学报,2022(04):392-401
A类：
B类：
HTTP,低速,DoS,网络功能,数据传输,传输速率,识别算法,字节,节级,别数,流量特征,灰度图,卷积计算,池化,全连接,dropout,调优,练好,流量识别,分类准确性,泛化性,识别分类,分类算法
AB值：
0.324465
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