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摘要
当前网络空间中分布式拒绝服务DDoS攻击问题形势严峻,针对DDo S攻击的检测研究已经迫在眉睫。目前该领域的研究大多数都是使用了单一深度学习模型,但是这些模型仅仅侧重于解决某些特定问题和适用于某些特定场景,针对复杂真实环境下的网络数据效果不佳。本文实现了基于深度学习模型结果融合的DDo S攻击流量检测方法,将LSTM和MLP两个深度学习模型的预测结果整合,然后输入到使用逻辑回归实现的结果融合模型中进行检测。实验结果表明,该模型在CICIDS-2017中DDo S数据集的正常与恶意二分类问题上取得了比单一模型更优的检测效果。
- 出版日期2021
- 单位四川大学
