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一种基于深度学习的物联网边缘轻量化DDoS检测方法【异议或纠错】

档案编号: CQ-236-0304-5595
档案文号:
专利权人: 申请人 
发布时间: 发布时间 
档案分类: 专利权 
分 类 号: 第H04L9/40;H04L67/12;G06N3/0464;G06N3/08类
授权状态: 已授权
档案内容: 本发明提出一种基于深度学习的物联网边缘轻量化DDoS检测方法,首先对物联网边缘设备产生的原始流量进行数据预处理,然后采用Bi-GRU双向循环神经网络,对经过裁剪的原始流量数据进行DDoS二分类异常检测;随后,根据Bi-GRU中的不同模块组合得到流量的复合特征,同时使用ShuffleNetV2的多分类结果优化DDoS二分类异常检测;接着,基于异常检测的结果拦截DDoS流量,实现在网络边缘阻拦大规模攻击流量;最后,通过物联网模块的边缘部署、实时性、轻量化设计构建基于深度神经网络的物联网边缘轻量化DDoS检测模型,用于物联网边缘的轻量化、自动化、实时性识别;本发明能够有效地对物联网边缘设备产生的DDoS流量进行智能化、轻量化、实时性识别与分类,降低运算资源需求,提升防御性能。
附件下载:  (原始资料备查)

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