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申请/专利权人：安徽省大数据中心
摘要：本发明公开一种基于深度学习的DDoS攻击检测方法，包括提取流量数据，分别对良性流量和每类攻击流量所包含的数据流按该时间窗口切割成不同子流，将各个子流处理成相同空间大小的子流特征数组，时间窗口内每个数据流能够容纳n个数据包，每个数据包包括f个特征；分别将每类攻击流量对应的子流特征数组结合所述良性流量对应的子流特征数组作为输入数据，将攻击流量和良性流量的标签作为输出数据，构建每类攻击流量对应的数据集；利用每类攻击流量对应的数据集对该类攻击流量对应的基模型进行训练，得到训练好的各类基模型；将实时采集的流量数据输入至训练好的各类基模型中进行处理，各类基模型输出的检测结果融合得到DDoS流量检测结果。
主权项：1.一种基于深度学习的DDoS攻击检测方法，其特征在于，所述方法包括：提取流量数据，所述流量数据包括良性流量和若干类攻击流量；设置一个时间窗口，分别对所述良性流量和每类所述攻击流量所包含的数据流按该时间窗口切割成不同子流，将各个子流处理成相同空间大小的子流特征数组，其中，所述时间窗口内每个数据流能够容纳n个数据包，每个数据包中包括f个特征；分别将每类所述攻击流量对应的子流特征数组结合所述良性流量对应的子流特征数组作为输入数据，将所述攻击流量和所述良性流量的标签作为输出数据，构建每类所述攻击流量对应的数据集；分别利用每类所述攻击流量对应的数据集对该类攻击流量对应的基模型进行训练，得到训练好的各类所述基模型，其中，所述基模型包括依次连接的二维卷积层、随机失活层、ReLU激活函数层、最大池化层、压平层、全连接层；将实时采集的流量数据输入至训练好的各类所述基模型中进行处理，得到各类所述基模型输出的检测结果；统计每个检测结果中识别为DDoS流量的个数，判断是否存在某一检测结果中DDoS流量占总DDoS流量的比例达到设定阈值；若是，则将该某一检测结果作为DDoS流量检测结果；如否，则将各检测结果的加权平均作为DDoS流量检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽省大数据中心 基于深度学习的DDoS攻击检测方法
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