【摘 要】
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20世纪后期以来,互联网得到大量技术支持,并得到高速的发展,从而实现用户共享文件,实时通信的目的,还可通过共享计算资源,合作完成不同地点的工作。然而,随着互联网资源的增加,这项服务面临着许多潜在的攻击。这些攻击可以以多种形式出现,从物理信息技术环境的攻击,到利用应用程序漏洞,甚至是利用第三方应用程序,都可以被发现。分布式拒绝服务（Distributed Denial of Service,DDoS
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20世纪后期以来,互联网得到大量技术支持,并得到高速的发展,从而实现用户共享文件,实时通信的目的,还可通过共享计算资源,合作完成不同地点的工作。然而,随着互联网资源的增加,这项服务面临着许多潜在的攻击。这些攻击可以以多种形式出现,从物理信息技术环境的攻击,到利用应用程序漏洞,甚至是利用第三方应用程序,都可以被发现。分布式拒绝服务（Distributed Denial of Service,DDoS）攻击,即利用计算机的集合进行协调攻击,使网络瘫痪,是威胁网络安全、军事和医疗以及商业方面的一个严重问题。基于DDoS攻击和深度学习的有关理论、DDoS攻击检测数据集（NSL-KDD,CICIDS2017）为研究基础,利用NSL-KDD数据集训练改进的卷积神经网络模型,即循环神经网络模型。该模型是为了解决样本数量小,采样特征少的问题,并通过实验验证该模型在DDoS攻击检测中具有一定的应用价值。本文的主要目的是为了解决使用传统循环神经网络算法由于数据量大、采样特征多而导致检测时间过长的问题。因此本文提出一种切片的循环神经网络模型（Sliced Recurrent Neural Network,SRNN）,并应用于DDoS攻击检测系统中。该算法使用的数据集为CICIDS2017,算法的核心策略是将DDoS数据集分成若干个子样本,然后采用一个利用Adam优化算法替代传统随机梯度下降算法的神经网络模型并行处理每个子样本的数据。由于该模型中子块的每一级循环单元迭代均可同时进行,使得它具有可靠的并行性。经过多次实验表明,SRNN模型的训练效率和精度要远远优于传统循环神经网络模型。最后通过使用Docker容器和Kubernetes开发的分布式深度学习系统训练神经网络模型,并进行实验比较。经过实验证明SRNN（4,3）模型的精度极其出色,其训练速度极快,可以达到98.28%的准确率,仅需422.88秒。
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