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

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。