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《HMM与DNN的混合模型在L-DDoS攻击检测中的应用研究》
一、引言
随着互联网技术的迅猛发展，网络安全问题日益突出。分布式拒绝服务攻击（DDoS）作为一种常见的网络攻击手段，对网络系统造成了严重的威胁。为了有效应对这一威胁，本文提出了一种基于隐马尔可夫模型（HMM）与深度神经网络（DNN）的混合模型在L-DDoS攻击检测中的应用研究。
二、背景与相关技术概述
HMM是一种基于概率的统计模型，可以有效地描述系统状态序列与输出序列之间的复杂关系；而DNN作为人工智能的重要分支，具有很强的数据学习和表达能力。因此，两者的结合对于识别网络异常流量并检测DDoS攻击具有重要意义。
三、L-DDoS
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