融合稀疏注意力機(jī)制在DDoS攻擊檢測(cè)中的應(yīng)用

摘要： 針對(duì)現(xiàn)有的DDoS(distributed denial of service)攻擊檢測(cè)模型面臨大量數(shù)據(jù)時(shí)，呈現(xiàn)出檢測(cè)效率低的問題。為適應(yīng)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，通過研究DDoS攻擊檢測(cè)模型、提取流量特征、計(jì)算攻擊密度，提出一種基于融合稀疏注意力機(jī)制的DDoS攻擊檢測(cè)模型GVBNet(global variable block net),使用攻擊密度自適應(yīng)計(jì)算稀疏注意力。利用信息熵以及信...