基于GRU神经网络的IPv6 DDoS攻击实时检测与防御研究

针对IPv6的大规模DDoS攻击,需要开发出更为高效的攻击检测和防御手段。研究分析了IPv6 DDoS攻击的特点,介绍了基于机器学习的攻击检测技术,以及常见的分布式拒绝服务(DDoS)防御策略,构建了基于门控循环单元(GRU)的深度学习DDoS检测模型,通过提取流量统计特征和频域特征,训练GRU网络进行攻击识别,设计了集成GRU检测与执行防御策略的IPv6 DDoS防御系统。