| 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 | |
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| 文檔介紹：針對分布式拒絕服務(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。 | |
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