DDoS-attack detection using artificial neural networks in Matlab

2019

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1117/12.2536478
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

There are research results of artificial neural networks usage for solving a hardly formalized objective – detection of a DDoS attacks on the computer network information resource in this article. An analysis of existing methods, technologies and tools for detecting DDoS attacks and protecting from them is carried out. Several feed forward neural networks are simulated. The architecture of the neural network which provides high-precision detection is presented.