Jan, 2024
推动 DDoS 攻击检测:利用深度残差神经网络和合成过采样的协同方法
Advancing DDoS Attack Detection: A Synergistic Approach Using Deep Residual Neural Networks and Synthetic Oversampling
Ali Alfatemi, Mohamed Rahouti, Ruhul Amin, Sarah ALJamal, Kaiqi Xiong...
TL;DR通过利用深度残差神经网络(ResNets)和合成过采样技术,我们引入了一种增强的分布式拒绝服务(DDoS)攻击检测方法,用于有效和早期检测此类攻击,并平衡良性和恶意数据点的表示以更好地辨别攻击特征,实验证明我们的方法在真实数据集上达到了 99.98% 的准确度,显著优于传统方法,突显了将先进的数据增强技术与深度学习模型相结合以增强网络安全防御的潜力。