公开(公告)号：CN110381052A

公开(公告)日：2019-10-25

申请号：CN201910639677.2

申请日：2019-07-16

Applicant: 海南大学

Inventor： 唐湘滟 ,  程杰仁 ,  黄梦醒 ,  蔡灿婷 ,  郭威 ,  李梦洋

IPC: H04L29/06 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于CNN的DDoS攻击多元信息融合方法及装置，属于通信技术领域。其中所述方法包括：在单位时间内对网络流量进行特征提取，得到多元特征；将所述多元特征基于主成分分析模型进行加权融合特征；构建基于卷积神经网络的分类模型，分析提取所述加权融合特征以获得最终特征。所述装置包括存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现所述的基于CNN的DDoS攻击多元信息融合方法。本发明相较于现有技术检测DDoS攻击的方法，提高了检测率，降低了漏报率和总错误率，同时还减少了攻击检测的运行时间和内存资源。

公开(公告)号：CN110381052B

公开(公告)日：2021-12-21

申请号：CN201910639677.2

申请日：2019-07-16

Applicant: 海南大学

Inventor： 唐湘滟 ,  程杰仁 ,  黄梦醒 ,  蔡灿婷 ,  郭威 ,  李梦洋

IPC: H04L29/06 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于CNN的DDoS攻击多元信息融合方法及装置，属于通信技术领域。其中所述方法包括：在单位时间内对网络流量进行特征提取，得到多元特征；将所述多元特征基于主成分分析模型进行加权融合特征；构建基于卷积神经网络的分类模型，分析提取所述加权融合特征以获得最终特征。所述装置包括存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现所述的基于CNN的DDoS攻击多元信息融合方法。本发明相较于现有技术检测DDoS攻击的方法，提高了检测率，降低了漏报率和总错误率，同时还减少了攻击检测的运行时间和内存资源。