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公开(公告)号：CN116471048A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310275662.9
申请日：2023-03-20
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种实时高效的物联网DDoS攻击检测方法及系统，本发明可分为粗细粒度模型训练阶段和DDoS攻击流量检测阶段。在粗细粒度模型训练阶段，将根据已知类别的物联网DDoS攻击和良性网络流量，训练概率检测模型和流级检测模型中的可学习参数，从而实现自动化的DDoS攻击检测。DDoS攻击流量检测阶段，基于训练完成的概率检测模型和流级检测模型，对网络环境中获取到的真实网络流量进行特征提取并完成DDoS攻击检测。本发明使得经过卷积操作后的特征向量在进行特征权重融合后，能够更加准确地表达网络流量的特征。能实现对DDoS攻击流量的高精度、高效率检测，同时可以适应不同的网络环境，具有更强的泛化能力。
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