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公开(公告)号：CN110474878B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201910646959.5
申请日：2019-07-17
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于动态阈值的DDoS攻击态势预警方法和服务器，涉及DDoS攻击检测技术领域。方法包括：生成IP数据包统计特征时间序列，并使用LSTM神经网络预测模型对IP数据包统计特征时间序列进行建模，得到LSTM预测模型；采用LSTM预测模型对目标区域的待测网络流量进行预测，根据预测结果和网络安全脆弱性因子计算目标区域的阈值和阈值公差，划分多个预警级别；针对目标区域在目标时刻的网络流量，生成目标IP数据包统计特征，进而识别DDoS攻击并确定待测网络流量的预警级别。采用本发明可以提高DDoS攻击预警准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108900542B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201810912851.1
申请日：2018-08-10
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于LSTM预测模型的DDoS攻击检测方法及装置，所述方法包括：对正常网络流量按照一定的取样周期进行n次取样，计算得到n个正常网络的IP数据包统计特征值，其中n∈N；根据n个所述正常网络的IP数据包统计特征值，对待训练的LSTM预测模型进行训练；使用网格搜索和超参数最优法确定选择性丢弃神经元的概率Dropout＝0.2，来修正所述LSTM预测模型，缓解过拟合现象；根据修正后的所述LSTM预测模型，计算未来某个时段的IP数据包统计特征值的预测值；根据所述预测值，判断当前网络是否发生DDoS攻击。
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公开(公告)号：CN110474878A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910646959.5
申请日：2019-07-17
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于动态阈值的DDoS攻击态势预警方法和服务器，涉及DDoS攻击检测技术领域。方法包括：生成IP数据包统计特征时间序列，并使用LSTM神经网络预测模型对IP数据包统计特征时间序列进行建模，得到LSTM预测模型；采用LSTM预测模型对目标区域的待测网络流量进行预测，根据预测结果和网络安全脆弱性因子计算目标区域的阈值和阈值公差，划分多个预警级别；针对目标区域在目标时刻的网络流量，生成目标IP数据包统计特征，进而识别DDoS攻击并确定待测网络流量的预警级别。采用本发明可以提高DDoS攻击预警准确率。
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公开(公告)号：CN108900542A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810912851.1
申请日：2018-08-10
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于LSTM预测模型的DDoS攻击检测方法及装置，所述方法包括：对正常网络流量按照一定的取样周期进行n次取样，计算得到n个正常网络的IP数据包统计特征值，其中n∈N；根据n个所述正常网络的IP数据包统计特征值，对待训练的LSTM预测模型进行训练；使用网格搜索和超参数最优法确定选择性丢弃神经元的概率Dropout＝0.2，来修正所述LSTM预测模型，缓解过拟合现象；根据修正后的所述LSTM预测模型，计算未来某个时段的IP数据包统计特征值的预测值；根据所述预测值，判断当前网络是否发生DDoS攻击。
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公开(公告)号：CN206245906U
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201621365971.7
申请日：2016-12-13
Applicant: 海南大学
Abstract: 本实用新型公开了一种基于蓝牙控制的防震电子锁，包括电子锁外壳，所述电子锁外壳的内部安装有蓄电池，所述蓄电池上安装有驱动电路板，所述驱动电路板上安装有AT89051单片机，所述AT89051单片机的一侧安装有蓝牙4.0模块，所述AT89051单片机的上方安装有干燥剂盒，所述蓄电池通过导线与电磁铁连接，所述导线上安装有感应开关，所述电磁铁上安装有复位弹簧，所述复位弹簧的一端安装有铁片，所述铁片上安装有金属片，所述金属片上安装有U型铁片，所述U型铁片的内部设置有齿轮槽，所述齿轮槽与齿轮配合使用，所述齿轮通过连接柱与把手连接，所述电子锁外壳的内壁安装有若干个减震弹簧，该电子锁，结构简单，使用方便。
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公开(公告)号：CN206259970U
公开(公告)日：2017-06-16
申请号：CN201621446083.8
申请日：2016-12-27
Applicant: 海南大学
IPC: H04L29/08 , H04L12/931
Abstract: 本实用新型公开了一种大数据并行计算装置，包括PR7010B刀片服务器，所述PR7010B刀片服务器通过网线分别与千兆以太网络交换机和INFINIBAND交换机连接，所述千兆以太网络交换机和INFINIBAND交换机均分为三路，所述千兆以太网络交换机和INFINIBAND交换机均分别与计算节点、存储节点和登录管理节点通过网线连接，所述计算节点内由高密度节点和SMP胖节点组成，所述SMP胖节点上设有SRIO外部数据交换接口，所述存储节点内并行排列磁盘阵列，所述登录管理节点分别与Windows客户端、MAC客户端和LINEX客户端。本实用新型计算网络采用高带宽、低延迟的QDR INFINIBAND网络，为并行程序提供无阻塞的通信高速通道，并配置一套或两套千兆网络，用于集群管理和监控，千兆网络也可作为备用计算网络，提高系统的高可用性。
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