[发明专利]基于卷积神经网络的DDoS攻击检测方法在审
| 申请号： | 202011605950.9 | 申请日： | 2020-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN112788007A | 公开（公告）日： | 2021-05-11 |
| 发明（设计）人： | 程杰仁;陈美珠;唐湘滟 | 申请（专利权）人： | 海南大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 570228 海*** | 国省代码： | 海南;46 |
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| 摘要： | 本发明是基于卷积神经网络的DDoS攻击检测方法，通过研究了DDoS攻击与检测的现状和发展趋势，分析了DDoS攻击原理、类型以及SVM的工作原理和网络流数据处理的方法并引入卷积神经网络对模型进行训练，学习各种网络安全指标，以实现对网络的全面评估。首先，对数据进行Min‑Max归一化、PCA降维处理，通过核函数将预处理后的样本映射到高维特征空间，再引入参数V控制支持向量和错误向量的个数。然后，将初始模型转换为对偶模型，求出决策系数w和决策项b，最终获得最优分类超平面。基于卷积神经网络的DDoS攻击检测方不仅提高了分类准确率、降低了误报率，还确保了分类模型的稳定性和时效性，它更高效地检测了DDoS攻击，降低了网络安全的风险。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 ddos 攻击 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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