人工智能增强的分布式拒绝服务攻击防御方法及系统

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人工智能增强的分布式拒绝服务攻击防御方法及系统
申请号:CN202411973930
申请日期:2024-12-30
公开号:CN119865343A
公开日期:2025-04-22
类型:发明专利
摘要
本发明提供人工智能增强的分布式拒绝服务攻击防御方法及系统,涉及人工智能技术领域,包括通过网络流量采集模块采集数据包并提取基础特征信息,利用深度学习特征提取模型获取行为特征向量;将所述行为特征向量输入预先训练的多层注意力机制神经网络模型,计算攻击概率得分并标记潜在攻击流量;对潜在攻击流量进行聚类分析计算危害等级,根据危害等级生成防御策略;通过防御设备执行防御策略,并基于防御效果反馈利用强化学习算法动态优化防御策略。该方法能够准确识别攻击流量,自适应优化防御策略,有效提升分布式拒绝服务攻击防御的准确性和效率。
技术关键词
多层注意力机制 神经网络模型 优化防御策略 强化学习算法 防火墙配置 时间序列特征 防御设备 深度学习特征提取 交互特征 服务质量信息 分布式拒绝服务攻击 动作特征 参数 时序 动态权重分配 协议
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