一种DDOS攻击检测模型的训练方法、攻击检测方法与装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种DDOS攻击检测模型的训练方法、攻击检测方法与装置，方法包括：采集网络流量数据，按预设的训练参数将网络流量数据构建并划分为训练数据集和测试数据集；将训练数据集输入到预先构建的大型语言模型中，按预设的训练策略对大型语言模型进行训练与验证；将测试数据集输入到已完成训练与验证的大型语言模型中进行模型测试，获得模型测试的输出结果；根据模型测试的输出结果计算模型性能指标，若模型性能指标满足预设性能条件，则保存当前的模型参数作为DDOS攻击检测模型。通过对大型语言模型进行攻击识别的训练，训练得到的模型可以对复杂多变的输入流量进行精准的攻击检测，提高对DDOS攻击检测的准确性，确保网络安全。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机安全，尤其涉及一种ddos攻击检测模型的训练方法、攻击检测方法与装置。

技术介绍

1、随着互联网的快速发展，分布式拒绝服务攻击(distributed denial of serviceattack，ddos)已经成为网络安全领域的一个重要问题。ddos攻击通过大量伪造的请求，消耗目标系统的资源，导致正常用户无法访问，因此ddos攻击检测对实现可靠的网络安全防御显得尤为重要。

2、传统的ddos检测与防御方法主要依赖于规则匹配和流量分析，但随着攻击手段的不断升级，这些方法在面对复杂、多变的ddos攻击时，往往难以有效应对，使得ddos攻击检测的精准性降低，进而难以可靠有效的进行漏洞防御。

技术实现思路

1、鉴于上述现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种ddos攻击检测模型的训练方法、攻击检测方法与装置，旨在提高对ddos攻击检测的准确性，确保网络安全性。

2、本专利技术的技术方案如下：

3、一种ddos攻击检测模型的训练方法，包括：

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【技术保护点】

1.一种DDOS攻击检测模型的训练方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的DDOS攻击检测模型的训练方法，其特征在于，所述采集网络流量数据，按预设的训练参数将所述网络流量数据构建并划分为训练数据集和测试数据集，包括：

3.根据权利要求2所述的DDOS攻击检测模型的训练方法，其特征在于，所述将所述训练数据集输入到预先构建的大型语言模型中，按预设的训练策略对所述大型语言模型进行训练与验证，包括：

4.根据权利要求1所述的DDOS攻击检测模型的训练方法，其特征在于，所述按预设的训练策略对所述大型语言模型进行训练与验证之后，方法还包括：

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【技术特征摘要】

1.一种ddos攻击检测模型的训练方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的ddos攻击检测模型的训练方法，其特征在于，所述采集网络流量数据，按预设的训练参数将所述网络流量数据构建并划分为训练数据集和测试数据集，包括：

3.根据权利要求2所述的ddos攻击检测模型的训练方法，其特征在于，所述将所述训练数据集输入到预先构建的大型语言模型中，按预设的训练策略对所述大型语言模型进行训练与验证，包括：

4.根据权利要求1所述的ddos攻击检测模型的训练方法，其特征在于，所述按预设的训练...

【专利技术属性】
技术研发人员：付山阳，唐少林，王亮，陈涛，蒋贤烨，
申请(专利权)人：湖南森鹰智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：