[发明专利]基于深度学习的DDoS检测方法、装置、电子设备及存储介质在审
| 申请号： | 202110062064.4 | 申请日： | 2021-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN112866246A | 公开（公告）日： | 2021-05-28 |
| 发明（设计）人： | 马礼;柴颖;傅颖勋;马东超;肖蔼玲 | 申请（专利权）人： | 北方工业大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京北汇律师事务所 11711 | 代理人： | 马亚坤 |
| 地址： | 100144 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的DDoS检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其中，该方法包括：获取训练数据；将训练数据输入至入侵检测系统分类器模型，得到输出结果；根据输出结果检测DDoS；其中入侵检测系统分类器模型使用由卷积层、子采样层和全连接层组成的CNN网络结构，采用先进的方式构建，解决了现有技术中轻量级物联网中的入侵检测系统对于DDoS攻击的检测精度较低、误报率较高，物联网终端节点的上行流量数据所提取的特征数据集中可能存在误差标签，导致检测模型稳定性较差的问题，有效提高了实施在轻量级物联网中的入侵检测系统对于DDoS攻击的检测精度，也能够有效降低误报率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 ddos 检测 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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