14、5G 物联网网络 DDoS 威胁与解决方案

5G 物联网网络 DDoS 威胁与解决方案

1. 深度学习在 DDoS 检测中的应用

深度学习在 DDoS 攻击检测方面具有重要作用，常见的方法有以下几种：
- 卷积神经网络（CNN） ：CNN 是一种有监督的数据学习技术，也是计算机视觉领域的基准模型。Hussain 等人将其应用于网络物理系统（CPS）中 DDoS 攻击的早期检测，该模型是基于 4G LTE 架构设计的。
- 自动编码器神经网络 ：Luo 和 Nagarajany 提出将其用于物联网环境中无线传感器网络（WSNs）的异常检测。此模型将计算密集型的学习任务放在云端，以减轻传感器的计算负担。
- 深度信念网络（DBN） ：这是一种无监督的深度学习技术，在无监督训练时能够重构输入。经过进一步的有监督训练后，DBN 还可用于分类任务。Zhou 和 Paffenroth 针对缺乏干净的训练数据集和异常值的问题，引入了一种深度自动编码器方案（鲁棒深度自动编码器），该方案专注于消除异常值和噪声，以创建干净的训练数据集。
- 其他深度学习模型 ：包括 Vanilla 深度神经网络（DNN）、自学学习（STL）和循环神经网络（RNN）。RNN 既可以是有监督学习方法，也可以是无监督学习方法。

深度学习模型	类型	应用场景	特点