基于CNN和Transformer的DDoS攻击检测方法

    公开(公告)号:CN117097498A

    公开(公告)日:2023-11-21

    申请号:CN202310357105.1

    申请日:2023-04-06

    Abstract: 基于CNN和Transformer的DDoS攻击检测方法,涉及计算机信息技术领域,尤其是一种DDoS攻击检测方法。本发明的方法包括步骤1,使用Python中的pandas库对数据将原始数据进行预处理和特征提取,并转化为适合CNN和transformer算法的格式;步骤2,基于卷积神经网络,利用CNN对数据进行特征提取,得到数据的高维表示;步骤3,将CNN提取的高维表示输入到transformer编码器中,得到数据的上下文信息和语义关系;步骤4,利用softmax分类器对输入数据进行分类,识别出是否为DDoS攻击。本发明的方法相较于现有的DDoS攻击检测方法,正确率、精确率、召回率以及F1分数指标都有所提高。改善了数据冗余,数据维度高处理困难和检测准确率偏低,以及在训练过程中可能出现的数据隐私泄露的问题。

    一种基于用户端的模型转化服务提供方法

    公开(公告)号:CN112988166B

    公开(公告)日:2022-12-02

    申请号:CN202110261608.X

    申请日:2021-03-10

    Abstract: 本发明涉及工程项目信息化管理应用的技术领域,具体公开了一种模型自动转换发布的方法,通过模型转化目标软件提供的命令行转化程序,结合本专利中综合调度的模型自动转换服务客户端,将轻量化模型系统、主系统、和用户端进行综合调度,模型自动转换服务客户端自动下载主系统中的模型文件,进行模型转换后,上传至轻量化模型系统生成模型共享地址,然后模型自动转换服务客户端将生成的模型共享地址反馈至主系统,具有访问权限的用户端登录主系统后即可对模型文件进行查询,用户从之前的需要全面了解模型转化的复杂过程并进行手动操作变成只需要上传模型即可,大幅降低了业务系统使用的培训成本和用户操作复杂度和操作时间成本。

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