一种基于机器学习的DDos攻击识别方法
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一种基于机器学习的DDos攻击识别方法
申请号:
CN202411729741
申请日期:
2024-11-29
公开号:
CN119232484B
公开日期:
2025-03-07
类型:
发明专利
摘要
本发明公开了一种基于机器学习的DDos攻击识别方法,属于DDos攻击识别技术领域,通过采用机器学习模型构建攻击检测模型,初步实现了DDos攻击识别,采用采用多层次搜索算法对攻击检测模型进行训练,得到训练之后的攻击检测模型,重点关注机器学习模型的参数优化,以提升攻击检测模型的识别准确率,最终提升DDos攻击识别率,降低误报率,极大地提升了安全防护性能。
技术关键词
攻击检测模型
攻击识别方法
网络流量特征
邻域
机器学习模型
搜索方法
因子
信息交互方法
搜索算法
人机交互输入
增量学习算法
迁移学习算法
多层次
LSTM模型
初始化方法
超参数
标签
基础
符号