公开(公告)号：CN109644184A

公开(公告)日：2019-04-16

申请号：CN201780050602.X

申请日：2017-08-24

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： O·卡琳 ,  R·罗南 ,  H·纽沃斯 ,  R·维尔奈

IPC: H04L29/06

Abstract: 使用机器学习训练分类器以用于标识或分类实体，从而增加关于实体是分布式拒绝服务攻击的一部分的置信度。该方法包括训练分类器使用第一分类方法，以标识来自实体集合的实体正在执行拒绝服务攻击的概率。该方法还包括使用分类器来标识满足执行拒绝服务攻击的阈值概率的实体子集。该方法还包括使用第二分类方法来标识实体子集中实体的相似度。该方法还包括基于相似度对个体实体进行分类。

公开(公告)号：CN109644184B

公开(公告)日：2021-10-01

申请号：CN201780050602.X

申请日：2017-08-24

Applicant: 微软技术许可有限责任公司

Inventor： O·卡琳 ,  R·罗南 ,  H·纽沃斯 ,  R·维尔奈

IPC: H04L29/06

Abstract: 使用机器学习训练分类器以用于标识或分类实体，从而增加关于实体是分布式拒绝服务攻击的一部分的置信度。该方法包括训练分类器使用第一分类方法，以标识来自实体集合的实体正在执行拒绝服务攻击的概率。该方法还包括使用分类器来标识满足执行拒绝服务攻击的阈值概率的实体子集。该方法还包括使用第二分类方法来标识实体子集中实体的相似度。该方法还包括基于相似度对个体实体进行分类。