[发明专利]基于CNN的DDoS攻击多元信息融合方法及装置有效
| 申请号： | 201910639677.2 | 申请日： | 2019-07-16 |
| 公开（公告）号： | CN110381052B | 公开（公告）日： | 2021-12-21 |
| 发明（设计）人： | 唐湘滟;程杰仁;黄梦醒;蔡灿婷;郭威;李梦洋 | 申请（专利权）人： | 海南大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京华智则铭知识产权代理有限公司 11573 | 代理人： | 王昌贵 |
| 地址： | 570228 海*** | 国省代码： | 海南;46 |
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| 摘要： | 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。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 cnn ddos 攻击 多元 信息 融合 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于CNN的DDoS攻击多元信息融合方法，其特征在于，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。
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