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申请/专利权人：中国信息通信研究院
摘要：本公开实施例公开了一种基于深度学习的加密HTTPS流量DDoS攻击检测方法和装置、设备和介质，其中，方法包括：首先，基于XDP技术，从网络设备中对流量数据进行收集，生成待处理数据。之后，基于加密DDoS的攻击特点，对生成的待处理数据进行转换提取，生成加密流量数据。然后，基于STANet深度学习模型，对该加密流量数据进行处理，生成输出分数向量，并基于输出分数向量对流量数据类别概率进行计算，生成流量检测报告。最终，基于生成的流量检测报告，对告警通知进行预设措施的响应，完成对加密HTTPS流量DDoS攻击的检测。本公开实施例通过上述的检测方法，实现了对DDoS攻击的精准识别，提升了检测的准确率。在应用中，相对于现有检测法，其针对性也更强，检出率也更高。
主权项：1.一种基于深度学习的加密HTTPS流量DDoS攻击检测方法，其特征在于，包括：基于XDP技术，从网络设备中对流量数据进行收集，生成待处理数据；基于加密DDoS的攻击特点，通过对所述待处理数据进行转换提取，生成加密流量数据；基于STANet深度学习模型，通过对所述加密流量数据进行处理，生成输出分数向量，并基于所述输出分数向量，通过对流量数据类别概率进行计算，生成流量检测报告；基于所述流量检测报告，通过对告警通知进行预设措施的响应，完成对加密HTTPS流量DDoS攻击的检测；通过对所述待处理数据进行转换提取，包括：基于HTTPS协议信息，通过对所述待处理数据进行第一次清洗，生成关联数据；基于协议分层原则，通过对所述关联数据进行第二次清洗，生成分层数据；基于异常情况修正原则，通过对所述分层数据进行第三次清洗，生成清洗数据；基于协议标准化原则，通过对所述清洗数据进行预设统一格式的数据转换，生成转换数据；基于预设特征参数，通过对所述转换数据进行提取，生成加密流量数据x，x=[x1,x2,...,xN]，其中N为所述预设特征参数的数量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国信息通信研究院 一种基于深度学习的加密HTTPS流量DDoS攻击检测方法和装置、设备和介质
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