【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及领域，尤其涉及一种基于自监督学习的ddos攻击检测方法及装置。
技术介绍
1、随着互联网和网络技术的迅猛发展，网络攻击的威胁也日益增加，分布式拒绝服务(ddos)攻击已成为最常见的网络攻击之一。ddos攻击通过分布式网络中大量受控的计算机向目标服务器、网络或服务发起大量请求，从而耗尽目标的网络资源或计算资源，使其无法正常提供服务。当前，主流的ddos攻击检测方法大多依赖于网络流量的特征分析、模式匹配、规则过滤等技术。然而，这些方法在面对复杂、动态变化的网络流量时，往往表现出明显的不足。比如，获得大量准确标注的攻击和正常流量数据十分困难，尤其是当新型攻击不断出现时，标注的成本更高。依赖于人工设计的流量特征，特征的选择和工程亦需要专业领域的知识。
2、传统的基于规则的检测方法依赖于固定的流量特征或行为模式，比如源ip、端口号、协议类型等。然而，ddos攻击的攻击手段越来越多样化，而攻击者的攻击方式时刻在更新。尤其是在面对以前未出现过的新型攻击时，这些攻击流量不能被及时地标注为异常流量，导致新型的攻击得不到有效的检测
3、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于自监督学习的DDoS攻击检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于自监督学习的DDoS攻击检测方法，其特征在于，所述获取流量特征数据，具体包括：
3.如权利要求1所述的基于自监督学习的DDoS攻击检测方法，其特征在于，所述对所述流量特征数据进行预处理，具体包括：
4.如权利要求3所述的基于自监督学习的DDoS攻击检测方法，其特征在于，所述根据预处理后的流量特征数据对预设自监督检测模型进行训练，具体包括：
5.如权利要求4所述的基于自监督学习的DDoS攻击检测方法，其特征在于，所述预设自监...
【技术特征摘要】
1.一种基于自监督学习的ddos攻击检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于自监督学习的ddos攻击检测方法，其特征在于，所述获取流量特征数据，具体包括：
3.如权利要求1所述的基于自监督学习的ddos攻击检测方法，其特征在于，所述对所述流量特征数据进行预处理，具体包括：
4.如权利要求3所述的基于自监督学习的ddos攻击检测方法，其特征在于，所述根据预处理后的流量特征数据对预设自监督检测模型进行训练，具体包括：
5.如权利要求4所述的基于自监督学习的ddos攻击检测方法，其特征在于，所述预设自监督检测模型的损失函数具体为：
6.如权利要求4所述的基于自监...
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