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提出一种基于长短时记忆(LSTM)神经网络流量预测的分布式拒绝服务(DDoS)攻击检测方法.首先定义了IP数据包统计特征(IPDCF)来表征网络流特征,然后采用LSTM神经网络模型对IPDCF时间序列进行建模,且使用网格搜索和超参数最优法确定Dropout的值以缓解该模型的过拟合现象,最后建立基于IPDCF时间序列的LSTM模型来识别DDoS攻击.实验结果表明:该模型能够准确地预测正常网络流量变化趋势,识别DDoS攻击引起的异常;与同类方法相比,该方法能较早地检测DDoS攻击且漏报率和误报率更低. 相似文献
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