基于分类模型的APT攻击检测与场景构建，孙文新，刘建毅，APT全名高级持续性威胁，该攻击从社交工程学出发，利用高端、定向的攻击手段对国家或有影响力的组织机构进行长期的针对性的渗透，

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基于蚂蚁聚类的自适应拒绝服务攻击检测技术.pdf

基于深度学习的复杂网络实时Sybil攻击检测算法.pdf

研究意义 系统框架 设计与实现 实验测试 总结与展望

01 攻方的大杀器 02 大杀器的检测 03 快速止血 04 未雨绸缪 在线视频: https://www.bilibili.com/video/BV19g4y1B7RA

软件定义网络（SDN,software defined network）作为一种新兴的网络架构，其安全问题一直是SDN领域研究的热点，如SDN控制通道安全性、伪造服务部署及外部分布式拒绝服务（DDoS,distributed denial of service）攻击等。针对SDN安全中的外部DDoS攻击问题进行研究，提出了一种基于深度学习混合模型的DDoS攻击检测方法——DCNN-DSAE。该方法在构建深度学习模型时，输入特征除了从数据平面提取的21个不同类型的字段外，同时设计了能够区分流类型的5个额外流表特征。实验结果表明，该方法具有较高的精确度，优于传统的支持向量机和深度神经网络等机器学习方法，同时，该方法还可以缩短分类检测的处理时间。将该检测模型部署于控制器中，利用检测结果产生新的安全策略，下发到OpenFlow交换机中，以实现对特定DDoS攻击的防御。

针对DoS/DDoS的攻击检测算法大多应用于攻击的目的端，只能实现检测效果、并不能缓解攻击的问题，提出利用SDN架构的集中控制等特点，在攻击的源头实现流量实时监控，使用源IP防伪、接入层异常检测、链路流量异常检测形成多重防御体系，尽可能早地发现攻击，逐渐过滤异常流量，实现网络层DDoS攻击在源端的检测和防御。提出防御体系概念，便于应用更先进的检测算法完善防御体系。

基于HTTP会话过程跟踪的网页挂马攻击检测方法

Chalearn CeFA面对反欺骗挑战 这是我们在CVPR 2020上针对Chalearn单模式人脸防欺骗攻击检测挑战的解决方案的代码。 如果您在实验中使用此代码，请访问以下论文： : 我们的解决方案基于两种类型的人工变换：秩合并[1]和光流[2]，并在端到端流水线中组合以进行欺骗检测和序列增强，以丰富伪造轨道的集合。 参考 [1] Basura Fernando，Efstratios Gavves，Jose Oramas，AmirGhodrati和Tinne Tuytelaars。进行行动识别的排名汇总。TPAMI，39（4）：773–787，201 [2] C. Liu。 超越像素：探索运动分析的新表示形式和应用。 博士论文。 麻省理工学院，2009。 训练步骤 步骤1。 安装at_learner_core cd /path/to/new/pip/environment