| 基于超參數(shù)優(yōu)化和LightGBM算法的DDoS攻擊檢測與分類 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：1142 K | |
| 標(biāo)簽： DDoS攻擊 超參數(shù)優(yōu)化 LightBGM | |
| 所需積分：0分積分不夠怎么辦？ | |
| 文檔介紹：針對(duì)分布式拒絕服務(wù)攻擊(DDoS)數(shù)據(jù)流量樣本容量大、數(shù)據(jù)特征多的特點(diǎn)以及檢測分類準(zhǔn)確率低的問題，提出了一種基于LightGBM（Light Gradient Boosting Machine）算法的DDoS攻擊檢測與分類方法。在CICDDoS2019數(shù)據(jù)集預(yù)處理和特征篩選的基礎(chǔ)上，構(gòu)建LightGBM檢測模型和多分類模型。同時(shí)在模型預(yù)訓(xùn)練時(shí)，采用隨機(jī)網(wǎng)格搜索與貝葉斯超參數(shù)優(yōu)化技術(shù)實(shí)現(xiàn)超參數(shù)自動(dòng)調(diào)優(yōu)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型在檢測與分類任務(wù)上能達(dá)到98.34%的準(zhǔn)確率。該研究為DDoS攻擊提供了一種高效且簡易的檢測與分類思路。 | |
| 現(xiàn)在下載 | |
| VIP會(huì)員，AET專家下載不扣分；重復(fù)下載不扣分，本人上傳資源不扣分。 | |
DDoS攻擊 相關(guān)資源
wwei 的最新分享
- 基于多域特征的雷達(dá)有源干擾信號(hào)智能識(shí)別
- 基于自注意力1dCNN的雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別方法及教研系統(tǒng)設(shè)計(jì)
- 航向信標(biāo)輻射場中障礙物影響分析與布局優(yōu)化
- 一種Ku頻段高性能低成本低噪聲放大器
- 12~30 GHz高精度低附加相移數(shù)控衰減器設(shè)計(jì)
- 基于ESP32嵌入式Web服務(wù)器的手機(jī)化儀表設(shè)計(jì)
- 基于聚類的HTTP/HTTPS協(xié)議資產(chǎn)發(fā)現(xiàn)
- 基于邊緣算力和改進(jìn)YOLOv10算法的智能垃圾分類系統(tǒng)
Copyright ? 2005-2024 華北計(jì)算機(jī)系統(tǒng)工程研究所版權(quán)所有 京ICP備10017138號(hào)-2