基于多尺度卷积神经网络的DDoS攻击检测方法

近年来,网络安全面临着日益严峻的挑战,其中分布式拒绝服务(DDoS)攻击是网络威胁中的一种常见形式。为了应对这一挑战,提出了一种基于多尺度卷积神经网络(MSCNN)的DDoS攻击检测方法。在CICDDoS2019day1数据集训练模型,CICDDoS2019day2数据集测试模型检测性能。通过利用MSCNN对网络流量进行预测和分类,能够有效识别DDoS攻击并减少误报率。实验表明,MSCNN方法在准确性、召回率、F1得分性能指标上优于SVM、DNN、CNN、LSTM和GRU。