一种基于多模态融合分析的DDoS攻击识别方法及系统

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一种基于多模态融合分析的DDoS攻击识别方法及系统
申请号:CN202411707358
申请日期:2024-11-27
公开号:CN119210903B
公开日期:2025-03-07
类型:发明专利
摘要
本发明属于网络安全技术领域,公开了一种基于多模态融合分析的DDoS攻击识别方法及系统。所述的方法包括如下步骤:基于云数据中心,构建Hfish蜜罐链网、多模态融合模型、DDoS攻击识别模型以及防御策略生成模型;基于Hfish蜜罐链网,采集实时多模态数据,并使用多模态融合模型,对实时多模态数据进行多模态融合,得到实时多模态融合特征;使用DDoS攻击识别模型,对实时多模态融合特征进行DDoS攻击识别,得到实时识别结果;使用防御策略生成模型,对实时识别结果进行防御策略生成,得到实时DDoS攻击防御策略。本发明解决了现有技术存在的识别准确性不足和防御策略的实时性不足的问题。
技术关键词
多模态 攻击识别方法 DDoS攻击防御 蜜罐 融合特征 云数据中心 DQN算法 非结构化特征 深度Q网络 强化学习算法 决策 网络安全技术 深度学习算法 贪婪策略 模块 融合算法 识别系统
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