为提高分布式拒绝服务（Distributed Denial of Service,DDoS）攻击检出率，设计基于机器学习的无线网络DDoS攻击检测方法。首先，结合攻击时间序列构建无线网络DDoS攻击检测模型，利用深度学习设计无线网络DDoS攻击检测机制；其次，通过异常流量判断，对照相应的流表特征信息完成分类检测；最后，进行实验分析。实验结果表明，该方法的DDoS攻击检出率较低，优于对照组。
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