基于CNN和Transformer的DDoS攻击检测方法

    公开(公告)号:CN117097498A

    公开(公告)日:2023-11-21

    申请号:CN202310357105.1

    申请日:2023-04-06

    摘要: 基于CNN和Transformer的DDoS攻击检测方法,涉及计算机信息技术领域,尤其是一种DDoS攻击检测方法。本发明的方法包括步骤1,使用Python中的pandas库对数据将原始数据进行预处理和特征提取,并转化为适合CNN和transformer算法的格式;步骤2,基于卷积神经网络,利用CNN对数据进行特征提取,得到数据的高维表示;步骤3,将CNN提取的高维表示输入到transformer编码器中,得到数据的上下文信息和语义关系;步骤4,利用softmax分类器对输入数据进行分类,识别出是否为DDoS攻击。本发明的方法相较于现有的DDoS攻击检测方法,正确率、精确率、召回率以及F1分数指标都有所提高。改善了数据冗余,数据维度高处理困难和检测准确率偏低,以及在训练过程中可能出现的数据隐私泄露的问题。