基于深度学习的DDoS攻击检测模型

摘要：

构建了基于粒子群优化卷积神经网络(PSO-CNN)的分布式拒绝服务攻击(DDoS)攻击检测模型.利用卷积神经网络的权值共享和最大池化自动挖掘网络数据流特征,引入粒子群对卷积核进行优化,在提升模型训练效率的同时,增强了模型的全局寻优能力.实验结果表明,该模型能够有效检测DDoS攻击,具有较高的检测准确率.

关键词：分布式拒绝服务攻击、卷积神经网络、粒子群、准确率

所属期刊栏目：30

在线出版日期：2021-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：216-221