【摘 要】
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简要回顾了DDoS攻击的工作原理和造成的危害,介绍了KNN和XGBoost两种机器学习算法的基本流程,提出了一种结合KNN算法和XGBoost算法的新DDoS攻击检测模型。在新模型中,通过使用KNN算法训练出模型,预测一个评分,作为新的特征加入原数据集中,再放到XGBoost中进行新一轮训练。利用标准数据集KDD CUP99进行了实验。实验数据表明,KNN和XGBoost融合模型训练和攻击检测的速度快,适用于DDoS攻击检测。
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简要回顾了DDoS攻击的工作原理和造成的危害,介绍了KNN和XGBoost两种机器学习算法的基本流程,提出了一种结合KNN算法和XGBoost算法的新DDoS攻击检测模型。在新模型中,通过使用KNN算法训练出模型,预测一个评分,作为新的特征加入原数据集中,再放到XGBoost中进行新一轮训练。利用标准数据集KDD CUP99进行了实验。实验数据表明,KNN和XGBoost融合模型训练和攻击检测的速度快,适用于DDoS攻击检测。
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