基于GCN模型的DDoS攻击检测技术研究

如何高效检测出分布式拒绝服务(distributed denial of service,DDoS)攻击是目前互联网领域中存在的一个亟待解决的问题。在DDoS攻击检测领域,考虑到固有的复杂性,尤其是系统包含的网络节点间复杂的交互,为了捕捉和建模这些节点间的关系,提出了一种基于图注意力机制的图卷积神经网络(graph convolutional network,GCN)DDoS攻击检测模型。通过图注意力机制,模型能够自适应地为不同节点之间的关系分配重要性权重,从而更准确地识别出潜在的DDoS攻击行为。将DDoS攻击视为一个图结构,网络节点表示网络设备或主机,边表示节点之间的连接关系,能够从节点和边的特征中提取有用的信息,利用节点的邻居信息来推断节点特征,更好地捕捉DDoS攻击的上下文信息。实验结果证明,所设计的模型的精度极其出色,不仅提高了检测的准确性,还有助于人们更深入地理解DDoS攻击在网络中的传播和演变规律。