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龙图腾网恭喜北京理工大学申请的专利一种基于识别模型的DDoS攻击防御方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119172155B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411377435.8，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种基于识别模型的DDoS攻击防御方法是由曾捷;徐晨;杨一帆;但玉然;杨圣辉;刘兆钰;卜祥元;安建平设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于识别模型的DDoS攻击防御方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数字信息的传输技术领域，特别涉及一种基于识别模型的DDoS攻击防御方法，其中，方法包括：获取来自目标数据源的训练数据，并进行模型训练，得到初始攻击识别模型；利用服务器对初始攻击识别模型进行调试，得到调试结果；在预设时长内，判断调试结果是否满足预设正常报警条件，如果调试结果满足预设正常报警条件，则将初始攻击识别模型作为实际攻击识别模型，否则，基于调试结果重新训练初始攻击识别模型，直至满足预设迭代停止条件，得到实际攻击识别模型，以利用所述实际攻击识别模型进行DDoS攻击识别。由此，解决了相关技术中，构建成本较高，无法有效缓解服务器压力，且实施难度大，不利于推广应用等技术问题。

本发明授权一种基于识别模型的DDoS攻击防御方法在权利要求书中公布了：1.一种基于识别模型的DDoS攻击防御方法，其特征在于，包括以下步骤：获取来自目标数据源的训练数据；利用所述训练数据进行模型训练，得到初始攻击识别模型；将所述初始攻击识别模型接入对应服务器，以利用所述服务器对所述初始攻击识别模型进行调试，得到调试结果；在预设时长内，判断所述调试结果是否满足预设正常报警条件，其中，如果所述调试结果满足所述预设正常报警条件，则将所述初始攻击识别模型作为实际攻击识别模型，以利用所述实际攻击识别模型进行DDoS攻击识别，否则，基于所述调试结果重新训练所述初始攻击识别模型，直至满足预设迭代停止条件，得到所述实际攻击识别模型，以利用所述实际攻击识别模型进行所述DDoS攻击识别；其中，在利用所述训练数据进行模型训练之前，还包括：将所述训练数据截取为多个预设长度的时间片，并对所述时间片进行清洗，得到清洗后的有效时间片；基于所述有效时间片中的数据，为每个所述有效时间片进行标签，得到正在遭受DDoS攻击标签的有效时间片和未遭受DDoS攻击的有效时间片；将所述有效时间片进行分组，得到满足预设DDoS攻击特征显著性条件的第一组数据和不满足所述预设DDoS攻击特征显著性条件的第二组数据；打乱所述第一组数据和所述第二组数据中全部的有效时间片，将所述第一组数据中的有效时间片进行随机组合，得到多个第一随机时间片对，将所述第二组数据中的有效时间片进行随机组合，得到多个第二随机时间片对；其中，所述利用所述训练数据进行模型训练，得到初始攻击识别模型，包括：构建初步模型，并利用所述初步模型逐一识别所述第一组数据中的第一随机时间片对的状态码，得到初步识别模型，其中，所述状态码由所述第一随机时间片对中每个有效时间片对应的标签得到；将所述第二组数据输入至所述初步识别模型中，计算所述初步识别模型的正确率，并判断所述正确率是否大于或等于预设阈值；如果所述正确率大于或等于所述预设阈值，则将所述初步识别模型作为所述初始攻击识别模型；如果所述正确率小于所述预设阈值，则利用所述第二组数据重复所述第一组数据的识别过程，直至所述正确率大于或等于所述预设阈值，得到所述初始攻击识别模型。

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