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摘要
针对传统DDoS攻击检测中存在准确率低、误报率高、低速率攻击流量难以检测等问题,提出一种基于注意力机制的双向长短期记忆网络的DDoS攻击检测方法。将根据领域知识所提取的明显攻击特征向量与数据预处理后的数据流矩阵进行向量拼接,构成基于注意力机制的双向长短期记忆网络数据输入格式,实现从原始流量的复杂级特征快速聚焦于DDoS攻击的隐含信息。通过CAIDA-2007数据集训练模型,实验结果表明,所提模型与传统机器学习模型相比准确率达到98.9%,检测效果优于其它算法,能够有效实现DDoS攻击检测。
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单位山西青年职业学院; 太原理工大学
