本发明公开了一种基于分布式协作学习的DDoS主动防御系统及方法,该系统包括DDoS攻击检测模块、边缘设备分布学习模块、决策强化学习模块和主动防御模块;采用CNN神经网络充分发掘数据流量的时间特征和空间特征;将CNN神经网络模型和轻量级模型引入物联网DDoS攻击流量检测;边缘节点上传环境信息给云服务器,控制节点下放主动防御决策给边缘节点;实现边缘节点做出协作学习决策,部署拓扑构造策略;选择主动防御措施。与现有技术相比,本发明实现了应用于端‑边设备架构下,针对物联网数据流的分布式在线DDoS检测技术,实现延迟更低、鲁棒性更好的智能防御引擎;节点间的交互机制和学习机制提升了主动防御的精确度,有效降低了时延。
声明:
“基于分布式协作学习的DDoS主动防御系统及方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)