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公开(公告)号：CN117278314A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311381759.4
申请日：2023-10-24
Applicant: 中南林业科技大学
IPC: H04L9/40 , G06N20/00 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种DDoS攻击检测方法，包括以下步骤：S1,数据预处理阶段,对数据集进行数据清洗、one‑hot编码和归一化处理；S2，特征选择阶段,即先采用随机森林算法来计算流量数据的特征重要性，并根据其重要性进行排序；然后，通过皮尔逊相关分析来计算特征之间的相关性，结合S1结果进行特征选择，减少数据冗余；S3,采用CNN和Bi LSTM模型分别进行空间维度和时间维度的特征提取，对二者提取到的特征进行融合后，再利用自注意力机制分配以不同的权重；S4，分类阶段，将训练好的结果输入softmax分类器进行分类处理。本发明提供了一种DDoS攻击检测方法，基于CNN和Bi LSTM网络引入注意力机制，构建了全新的CNN‑Bi LSTM模型，以此实现了准确率高、误报率低的DDoS攻击检测。
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