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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
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112788007 A
(43)申请公布日 2021.05.11
(21)申请号 202011605950.9
(22)申请日 2020.12.30
(71)申请人 海南大学
地址 57
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